thesis_growth
Kane Russell
9/9/2019
library(ggplot2)
library(nlme)
library(dplyr)##
## Attaching package: 'dplyr'## The following object is masked from 'package:nlme':
##
## collapse## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, unionlibrary(car)## Loading required package: carData##
## Attaching package: 'car'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## recodegrowth <-
read.csv("TAYSR_CompiledGrowthData_2013_2018.csv")
growth <-
growth %>%
mutate(RGR_BA = BAI/BA_2013)
growth$COMP <- factor(growth$COMP)
colnames(growth)[colnames(growth)=="TREATMENT"] <- "TRT"
colnames(growth)[colnames(growth)=="SPECIES"] <- "SPP"
head(growth)## COMP GAP COMPGAP TRT TREE_ID SPP STATUS_2018 DBH_2018 HEIGHT_2018
## 1 10 O 10O MH 49 DF L 8.3 31
## 2 10 O 10O MH 59 IC L 9.4 27
## 3 10 O 10O MH 62 IC L 6.9 21
## 4 10 O 10O MH 69 IC L 5.2 19
## 5 10 O 10O MH 70 IC L 6.0 21
## 6 10 O 10O MH 71 PP L 9.1 31
## HTCB_2018 PVCS_2018 COMMENTS_2018 P_NP DBH_2013 HTCB_2013 PVCS_2013
## 1 1 NA WITNESS D 4 AZ 226 NP 4.1 0.0 NA
## 2 3 NA NP 4.2 1.0 NA
## 3 6 NA P 3.0 5.5 NA
## 4 2 NA NP 2.4 0.0 NA
## 5 2 NA NP 2.6 0.0 NA
## 6 7 NA P 4.6 7.0 NA
## ANN_INC RGR BA_2013 BA_2018 BAI RGR_BA
## 1 0.84 0.2048780 0.09168174 0.3757261 0.05680886 0.6196312
## 2 1.04 0.2476190 0.09620856 0.4819154 0.07714138 0.8018141
## 3 0.78 0.2600000 0.04908600 0.2596649 0.04211579 0.8580000
## 4 0.56 0.2333333 0.03141504 0.1474762 0.02321222 0.7388889
## 5 0.68 0.2615385 0.03686904 0.1963440 0.03189499 0.8650888
## 6 0.90 0.1956522 0.11540664 0.4516457 0.06724782 0.5827032growth_out <- growth[-c(153),]
growth_out## COMP GAP COMPGAP TRT TREE_ID SPP STATUS_2018 DBH_2018 HEIGHT_2018
## 1 10 O 10O MH 49 DF L 8.3 31.0
## 2 10 O 10O MH 59 IC L 9.4 27.0
## 3 10 O 10O MH 62 IC L 6.9 21.0
## 4 10 O 10O MH 69 IC L 5.2 19.0
## 5 10 O 10O MH 70 IC L 6.0 21.0
## 6 10 O 10O MH 71 PP L 9.1 31.0
## 7 10 O 10O MH 73 PP L 11.2 40.0
## 8 10 O 10O MH 74 DF L 4.5 21.0
## 9 10 O 10O MH 75 SP L 8.4 37.0
## 10 10 O 10O MH 76 IC L 7.9 30.0
## 11 10 O 10O MH 77 PP L 9.8 38.0
## 12 10 O 10O MH 78 IC L 9.4 32.0
## 13 10 O 10O MH 81 IC L 8.0 27.0
## 14 10 O 10O MH 84 PP L 13.2 43.0
## 15 10 O 10O MH 85 DF L 3.7 22.0
## 16 10 O 10O MH 86 GS L 9.9 26.0
## 17 10 O 10O MH 88 PP L 11.0 40.0
## 18 10 O 10O MH 92 IC L 8.3 30.0
## 19 10 Q 10Q MH 37 SP L 9.9 36.0
## 20 10 Q 10Q MH 45 PP L 11.2 42.0
## 21 10 Q 10Q MH 46 IC L 3.9 16.0
## 22 10 Q 10Q MH 47 IC L 3.6 15.0
## 23 10 Q 10Q MH 50 DF L 3.7 33.0
## 24 10 Q 10Q MH 56 IC L 8.5 28.0
## 25 10 Q 10Q MH 58 SP L 7.1 31.0
## 26 10 Q 10Q MH 59 DF L 7.7 34.0
## 27 10 Q 10Q MH 68 PP L 6.8 32.0
## 28 10 Q 10Q MH 69 PP L 9.5 44.0
## 29 10 Q 10Q MH 70 DF L 5.8 30.0
## 30 10 Q 10Q MH 73 PP L 8.5 32.0
## 31 10 Q 10Q MH 74 DF L 4.1 26.0
## 32 10 Q 10Q MH 75 PP L 9.5 42.0
## 33 10 Q 10Q MH 83 SP L 6.6 32.0
## 34 10 Q 10Q MH 114 GS L 13.0 38.0
## 35 10 Q 10Q MH 115 GS L 11.8 38.0
## 36 10 Q 10Q MH 116 GS L 12.5 31.0
## 37 10 Q 10Q MH 117 IC L 4.6 20.0
## 38 10 Q 10Q MH 120 SP L 9.5 37.0
## 39 30 A 30A M 2 DF L 5.8 27.0
## 40 30 A 30A M 23 WF L 13.5 60.0
## 41 30 A 30A M 24 PP L 7.4 35.0
## 42 30 A 30A M 26 SP L 4.6 25.0
## 43 30 A 30A M 33 IC L 13.0 41.0
## 44 30 A 30A M 34 GS L 13.4 47.0
## 45 30 A 30A M 35 DF L 8.0 37.0
## 46 30 A 30A M 38 SP L 7.0 32.0
## 47 30 A 30A M 52 GS L 17.3 53.0
## 48 30 A 30A M 53 IC L 8.7 41.0
## 49 30 A 30A M 54 PP L 10.5 43.0
## 50 30 A 30A M 56 IC L 6.4 23.0
## 51 30 A 30A M 76 DF L 10.7 46.0
## 52 30 A 30A M 77 IC L 9.2 35.0
## 53 30 A 30A M 80 IC L 7.0 27.0
## 54 30 A 30A M 81 WF L 3.5 21.0
## 55 30 A 30A M 83 DF L 7.3 39.0
## 56 30 B 30B M 36 DF L 7.2 36.0
## 57 30 B 30B M 37 PP L 9.6 36.0
## 58 30 B 30B M 38 SP L 8.3 38.0
## 59 30 B 30B M 40 GS L 12.9 36.0
## 60 30 B 30B M 43 WF L 5.3 23.0
## 61 30 B 30B M 46 GS L 8.8 27.0
## 62 30 B 30B M 53 IC L 7.3 23.0
## 63 50 D 50D M 1 PP L 5.6 22.0
## 64 50 D 50D M 2 WF L 3.4 18.0
## 65 50 D 50D M 7 PP L 9.2 41.0
## 66 50 D 50D M 11 SP L 6.6 33.0
## 67 50 D 50D M 17 GS L 15.0 55.0
## 68 50 D 50D M 44 WF L 7.2 36.0
## 69 50 D 50D M 47 PP L 10.9 45.0
## 70 50 D 50D M 53 DF L 8.9 41.0
## 71 50 D 50D M 54 DF L 9.8 49.0
## 72 50 D 50D M 91 IC L 8.6 33.0
## 73 50 D 50D M 92 GS L 16.0 60.0
## 74 50 D 50D M 93 IC L 10.4 42.0
## 75 50 D 50D M 108 WF L 7.3 38.0
## 76 50 D 50D M 109 WF L 6.6 35.0
## 77 50 D 50D M 152 GS L 10.3 43.0
## 78 50 D 50D M 167 DF L 9.6 51.0
## 79 50 D 50D M 168 SP L 8.4 43.0
## 80 50 D 50D M 169 DF L 7.6 43.0
## 81 50 D 50D M 170 SP L 7.9 44.0
## 82 50 D 50D M 201 WF L 4.2 20.0
## 83 50 D 50D M 204 GS L 13.1 45.0
## 84 50 E 50E MH 9 IC L 8.9 29.0
## 85 50 E 50E MH 10 IC L 6.2 25.0
## 86 50 E 50E MH 11 IC L 5.7 22.0
## 87 50 E 50E MH 20 GS L 12.5 44.0
## 88 50 E 50E MH 45 DF L 11.9 50.0
## 89 50 E 50E MH 46 SP L 8.9 38.0
## 90 50 E 50E MH 55 DF L 9.4 49.0
## 91 50 E 50E MH 56 PP L 10.7 44.0
## 92 50 E 50E MH 67 PP L 10.6 46.0
## 93 50 E 50E MH 68 WF L 10.5 46.0
## 94 50 E 50E MH 69 DF L 8.5 47.0
## 95 50 E 50E MH 74 PP L 14.1 56.0
## 96 50 E 50E MH 87 WF L 9.6 53.0
## 97 60 F 60F MH 1 IC L 7.7 34.0
## 98 60 F 60F MH 2 SP L 7.8 37.0
## 99 60 F 60F MH 3 PP L 11.8 38.0
## 100 60 F 60F MH 4 IC L 10.4 36.0
## 101 60 F 60F MH 5 PP L 12.8 49.0
## 102 60 F 60F MH 6 IC L 11.5 36.0
## 103 60 F 60F MH 7 WF L 3.7 25.0
## 104 60 F 60F MH 8 IC L 8.8 28.0
## 105 60 F 60F MH 9 PP L 9.7 35.0
## 106 60 F 60F MH 10 BO L 8.7 34.0
## 107 60 F 60F MH 11 WF L 7.2 33.0
## 108 60 G 60G M 1 WF L 4.5 21.0
## 109 60 G 60G M 2 PP L 7.7 24.0
## 110 60 G 60G M 3 PP L 9.7 36.0
## 111 60 G 60G M 4 DF L 4.7 24.0
## 112 60 G 60G M 5 PP L 15.1 51.0
## 113 60 G 60G M 6 PP L 9.0 33.0
## 114 60 G 60G M 7 WF L 5.7 23.0
## 115 60 H 60H MBB 2 PP L 5.5 25.8
## 116 60 H 60H MBB 4 BO L 2.3 14.1
## 117 60 H 60H MBB 5 PP L 3.3 19.9
## 118 60 H 60H MBB 6 WF L 15.7 59.6
## 119 60 H 60H MBB 7 PP L 4.6 22.8
## 120 60 H 60H MBB 8 SP L 4.3 18.7
## 121 60 H 60H MBB 9 WF L 21.7 68.9
## 122 60 H 60H MBB 10 PP L 10.0 36.4
## 123 60 H 60H MBB 11 PP L 12.8 46.4
## 124 60 H 60H MBB 12 PP L 11.5 41.6
## 125 60 H 60H MBB 13 WF L 5.1 27.5
## 126 60 H 60H MBB 14 IC L 6.0 23.1
## 127 60 H 60H MBB 15 PP L 14.4 42.2
## 128 60 H 60H MBB 16 PP L 13.6 40.0
## 129 60 H 60H MBB 20 DF L 6.9 31.9
## 130 60 H 60H MBB 22 IC L 6.5 22.5
## 131 60 H 60H MBB 23 IC L 8.0 29.9
## 132 60 H 60H MBB 24 IC L 3.4 13.8
## 133 60 H 60H MBB 25 PP L 13.0 40.8
## 134 60 H 60H MBB 26 PP L 14.2 35.0
## 135 60 H 60H MBB 27 IC L 8.3 30.7
## 136 60 H 60H MBB 29 PP L 11.8 46.2
## 137 60 H 60H MBB 30 PP L 10.1 40.4
## 138 60 H 60H MBB 31 IC L 5.3 22.1
## 139 60 I 60I MBB 1 DF L 5.9 24.9
## 140 60 I 60I MBB 2 BO L 16.9 58.7
## 141 60 I 60I MBB 3 PP L 7.8 28.7
## 142 60 I 60I MBB 4 BO L 2.9 24.9
## 143 60 I 60I MBB 5 BO L 3.3 17.8
## 144 60 I 60I MBB 6 IC L 7.0 23.2
## 145 60 I 60I MBB 7 IC L 7.0 21.7
## 146 60 I 60I MBB 8 PP L 9.8 32.9
## 147 60 I 60I MBB 9 PP L 10.6 41.9
## 148 60 I 60I MBB 10 IC L 7.6 25.1
## 149 60 I 60I MBB 11 IC L 6.4 25.4
## 150 60 I 60I MBB 12 BO L 5.1 31.4
## 151 60 I 60I MBB 13 IC L 9.4 27.7
## 152 60 I 60I MBB 14 DF L 5.8 30.0
## 154 60 J 60J MBB 3 PP L 10.1 44.0
## 155 60 J 60J MBB 4 SP L 6.9 31.0
## 156 60 J 60J MBB 6 WF L 5.6 26.0
## 157 60 J 60J MBB 7 IC L 6.7 23.0
## 158 60 J 60J MBB 8 WF L 8.5 31.0
## 159 60 J 60J MBB 9 PP L 6.7 28.0
## 160 60 J 60J MBB 11 SP L 6.8 25.0
## 161 60 J 60J MBB 12 PP L 12.4 47.0
## 162 60 J 60J MBB 13 PP L 11.9 38.0
## 163 60 J 60J MBB 15 PP L 4.4 18.0
## 164 60 J 60J MBB 17 PP L 12.2 49.0
## 165 60 J 60J MBB 19 DF L 7.7 31.0
## 166 400 F 400F BB 1 IC L 3.7 20.0
## 167 400 F 400F BB 2 PP L 6.2 25.0
## 168 400 F 400F BB 3 BO L 1.9 16.0
## 169 400 F 400F BB 4 IC L 4.0 18.0
## 170 400 F 400F BB 6 IC L 4.1 17.0
## 171 400 F 400F BB 7 PP L 8.7 37.0
## 172 400 F 400F BB 9 PP L 6.0 25.0
## 173 400 F 400F BB 10 PP L 9.6 33.0
## 174 400 F 400F BB 11 BO L 2.5 13.0
## 175 400 F 400F BB 12 PP L 6.1 31.0
## 176 400 F 400F BB 13 PP L 4.5 19.0
## 177 400 F 400F BB 18 BO L 3.4 25.0
## 178 400 F 400F BB 19 BO L 2.2 15.0
## 179 400 F 400F BB 20 DF L 4.9 29.0
## 180 400 F 400F BB 22 BO L 3.0 16.0
## 181 400 F 400F BB 24 WF L 23.9 82.0
## 182 400 F 400F BB 25 BO L 2.7 17.0
## 183 400 F 400F BB 26 DF L 3.8 28.0
## 184 400 F 400F BB 29 IC L 5.4 20.0
## 185 400 F 400F BB 30 PP L 9.1 28.0
## 186 400 F 400F BB 31 PP L 6.5 11.0
## 187 400 G 400G BB 1 PP L 8.3 30.0
## 188 400 G 400G BB 2 PP L 10.9 34.0
## 189 400 G 400G BB 3 IC L 6.7 29.0
## 190 400 G 400G BB 4 WF L 5.1 21.0
## 191 400 G 400G BB 5 IC L 5.4 19.0
## 192 400 G 400G BB 6 WF L 5.5 26.0
## 193 400 G 400G BB 7 WF L 3.0 17.0
## 194 400 G 400G BB 8 DF L 4.2 22.0
## 195 400 G 400G BB 9 PP L 11.6 41.0
## 196 400 G 400G BB 12 TO L 4.0 20.0
## 197 400 G 400G BB 13 IC L 4.7 20.0
## 198 400 G 400G BB 14 IC L 5.0 22.0
## 199 400 G 400G BB 15 PP L 5.3 25.0
## 200 400 G 400G BB 17 DF L 3.4 17.0
## 201 400 G 400G BB 18 PP L 5.7 30.0
## 202 400 G 400G BB 19 SP L 5.3 28.0
## 203 400 G 400G BB 20 PP L 7.4 30.0
## 204 400 G 400G BB 21 WF L 7.0 35.0
## 205 400 G 400G BB 22 PP L 8.0 34.0
## 206 400 G 400G BB 23 IC L 5.0 22.0
## 207 400 G 400G BB 25 PP L 13.8 41.0
## 208 400 G 400G BB 26 WF L 6.4 33.0
## 209 400 G 400G BB 28 PP L 11.7 45.0
## 210 400 G 400G BB 29 PP L 9.5 46.0
## 211 400 G 400G BB 30 PP L 8.1 35.0
## 212 400 G 400G BB 31 PP L 6.6 39.0
## 213 400 G 400G BB 32 PP L 7.2 39.0
## 214 400 G 400G BB 34 PP L 10.5 44.0
## 215 400 G 400G BB 35 IC L 3.6 16.0
## 216 400 G 400G BB 36 IC L 5.1 21.0
## 217 400 G 400G BB 37 IC L 4.4 17.0
## 218 400 G 400G BB 40 PP L 8.8 29.0
## 219 400 G 400G BB 41 PP L 8.4 40.0
## 220 400 G 400G BB 43 PP L 12.2 49.0
## 221 400 G 400G BB 44 PP L 7.8 31.0
## 222 400 G 400G BB 45 SP L 4.4 29.0
## 223 400 G 400G BB 46 PP L 9.5 38.0
## 224 400 G 400G BB 47 PP L 9.5 45.0
## 225 400 G 400G BB 48 SP L 3.3 19.0
## 226 400 G 400G BB 50 PP L 7.4 33.0
## 227 400 G 400G BB 51 PP L 9.7 38.0
## 228 400 G 400G BB 52 PP L 5.0 19.0
## 229 400 G 400G BB 53 PP L 4.1 15.0
## 230 400 G 400G BB 54 SP L 5.0 22.0
## 231 400 G 400G BB 55 SP L 6.1 27.0
## 232 400 G 400G BB 56 PP L 5.6 27.0
## 233 400 G 400G BB 57 PP L 5.7 29.0
## 234 400 G 400G BB 58 IC L 7.3 21.0
## 235 400 G 400G BB 59 TO L 2.5 13.0
## 236 400 G 400G BB 60 IC L 5.8 22.0
## 237 400 G 400G BB 62 PP L 9.0 38.0
## 238 400 G 400G BB 63 PP L 10.4 36.0
## 239 400 G 400G BB 64 DF L 9.7 40.0
## 240 400 G 400G BB 66 WF L 3.0 16.0
## 241 400 G 400G BB 67 PP L 8.8 32.0
## 242 400 G 400G BB 68 PP L 5.4 24.0
## 243 400 G 400G BB 69 PP L 8.0 27.0
## 244 400 G 400G BB 70 PP L 6.5 30.0
## 245 400 G 400G BB 71 IC L 3.9 22.0
## 246 400 G 400G BB 72 IC L 4.5 23.0
## 247 400 G 400G BB 73 PP L 5.0 24.0
## 248 400 G 400G BB 74 SP L 6.3 32.0
## 249 400 G 400G BB 75 SP L 5.1 25.0
## 250 400 G 400G BB 76 PP L 7.3 35.0
## 251 400 G 400G BB 77 DF L 3.1 20.0
## 252 400 G 400G BB 78 PP L 7.1 31.0
## 253 400 G 400G BB 79 PP L 4.4 24.0
## 254 400 G 400G BB 80 PP L 8.9 35.0
## 255 400 G 400G BB 81 PP L 9.2 34.0
## 256 400 G 400G BB 82 PP L 8.9 36.0
## 257 400 G 400G BB 83 SP L 6.1 31.0
## 258 400 G 400G BB 84 PP L 5.7 26.0
## 259 400 G 400G BB 85 PP L 6.6 27.0
## 260 400 G 400G BB 86 PP L 4.6 23.0
## 261 400 G 400G BB 87 IC L 6.6 23.0
## 262 400 G 400G BB 88 WF L 5.3 27.0
## 263 400 G 400G BB 89 IC L 5.1 18.0
## 264 400 G 400G BB 90 WF L 3.9 19.0
## 265 400 G 400G BB 91 WF L 6.8 30.0
## 266 400 G 400G BB 92 PP L 10.7 38.0
## 267 400 G 400G BB 93 PP L 8.4 41.0
## 268 400 G 400G BB 94 PP L 6.4 36.0
## 269 400 H 400H BB 1 BO L 6.0 37.0
## 270 400 H 400H BB 2 IC L 5.8 25.0
## 271 400 H 400H BB 3 DF L 14.5 66.0
## 272 400 H 400H BB 5 IC L 6.3 28.0
## 273 400 H 400H BB 7 IC L 4.8 20.0
## 274 400 H 400H BB 8 PP L 6.4 39.0
## 275 400 H 400H BB 9 PP L 10.4 41.0
## 276 400 H 400H BB 10 BO L 2.0 18.0
## 277 400 H 400H BB 11 IC L 3.4 16.0
## 278 400 H 400H BB 12 PP L 8.0 33.0
## 279 400 H 400H BB 13 PP L 10.2 48.0
## 280 400 H 400H BB 14 PP L 10.0 39.0
## 281 400 H 400H BB 15 BO L 3.1 17.0
## 282 400 H 400H BB 16 PP L 8.3 32.0
## 283 400 H 400H BB 17 IC L 5.6 21.0
## 284 400 H 400H BB 18 WF L 3.6 16.0
## 285 400 H 400H BB 19 PP L 9.9 37.0
## 286 400 H 400H BB 20 PP L 10.2 30.0
## 287 400 H 400H BB 22 WF L 5.1 23.0
## 288 400 H 400H BB 23 WF L 5.1 21.0
## 289 400 H 400H BB 24 PP L 11.3 43.0
## 290 400 H 400H BB 25 PP L 9.4 37.0
## 291 400 H 400H BB 26 WF L 3.4 21.0
## 292 400 H 400H BB 27 DF L 3.3 26.0
## 293 400 H 400H BB 28 DF L 2.8 24.0
## 294 400 H 400H BB 29 DF L 3.0 24.0
## 295 400 H 400H BB 30 PP L 9.6 41.0
## 296 400 H 400H BB 31 PP L 9.1 37.0
## 297 400 H 400H BB 32 DF L 6.3 30.0
## 298 400 H 400H BB 33 IC L 4.9 20.0
## 299 400 H 400H BB 34 IC L 4.4 15.0
## 300 400 H 400H BB 35 WF L 4.7 25.0
## 301 400 H 400H BB 36 PP L 11.0 38.0
## 302 400 H 400H BB 37 WF L 3.9 19.0
## 303 400 H 400H BB 38 PP L 7.2 31.0
## 304 400 H 400H BB 39 WF L 5.5 19.0
## 305 400 H 400H BB 41 WF L 4.1 20.0
## 306 400 H 400H BB 43 PP L 9.1 36.0
## 307 400 H 400H BB 44 PP L 10.1 42.0
## 308 400 H 400H BB 45 IC L 4.7 15.0
## 309 400 H 400H BB 47 PP L 10.1 41.0
## 310 400 H 400H BB 48 IC L 3.7 18.0
## 311 400 H 400H BB 49 IC L 4.2 18.0
## 312 400 H 400H BB 50 WF L 4.8 24.0
## 313 400 H 400H BB 51 WF L 4.7 22.0
## 314 400 H 400H BB 52 PP L 9.9 37.0
## 315 400 H 400H BB 53 PP L 10.0 42.0
## 316 400 H 400H BB 54 WF L 18.3 61.0
## 317 400 H 400H BB 55 TO L 4.2 20.0
## 318 400 H 400H BB 56 WF L 14.2 34.0
## 319 400 H 400H BB 57 DF L 10.0 50.0
## 320 400 H 400H BB 58 IC L 3.0 11.0
## 321 400 H 400H BB 61 SP L 5.1 19.0
## 322 400 H 400H BB 62 PP L 6.9 23.0
## 323 400 H 400H BB 63 PP L 8.0 26.0
## HTCB_2018 PVCS_2018 COMMENTS_2018 P_NP
## 1 1.0 NA WITNESS D 4 AZ 226 NP
## 2 3.0 NA NP
## 3 6.0 NA P
## 4 2.0 NA NP
## 5 2.0 NA NP
## 6 7.0 NA P
## 7 10.0 NA P
## 8 5.0 NA WITNESS D 13.4 AZ 24 P
## 9 3.0 NA WITNESS AZ 143 D 15.8 NP
## 10 6.0 NA P
## 11 7.0 NA NP
## 12 7.0 NA P
## 13 2.0 NA NP
## 14 10.0 NA P
## 15 1.0 NA NP
## 16 8.0 NA P
## 17 8.0 NA NP
## 18 7.0 NA P
## 19 2.0 NA NP
## 20 5.0 NA WITNESS AZ 6 D 26.5 NP
## 21 4.0 NA P
## 22 4.0 NA P
## 23 9.0 NA P
## 24 3.0 NA NP
## 25 8.0 NA P
## 26 2.0 NA NP
## 27 10.0 NA NP
## 28 15.0 NA NP
## 29 3.0 NA NP
## 30 5.0 NA NP
## 31 5.0 NA P
## 32 9.0 NA P
## 33 5.0 NA NP
## 34 8.0 NA P
## 35 9.0 NA P
## 36 3.0 NA NP
## 37 3.0 NA NP
## 38 3.0 NA NP
## 39 6.0 NA P
## 40 9.0 NA P
## 41 8.0 NA P
## 42 4.0 NA P
## 43 7.0 NA P
## 44 7.0 NA P
## 45 5.0 NA NP
## 46 4.0 NA NP
## 47 4.0 NA NP
## 48 7.0 NA P
## 49 11.0 NA WITNESS D 9 AZ 162 NP
## 50 3.0 NA WITNESS D 25 AZ 18 P
## 51 8.0 NA P
## 52 6.0 NA NP
## 53 4.0 NA NP
## 54 2.0 NA NP
## 55 8.0 NA P
## 56 6.0 NA P
## 57 8.0 NA NP
## 58 7.0 NA P
## 59 5.0 NA NP
## 60 6.0 NA P
## 61 4.0 NA NP
## 62 7.0 NA WITNESS AZ 325 D 18.9 P
## 63 6.0 NA P
## 64 4.0 NA P
## 65 11.0 NA WITNESS D 7.6 AZ 11 NP
## 66 5.0 NA NP
## 67 7.0 NA NP
## 68 3.0 NA NP
## 69 13.0 NA P
## 70 3.0 NA NP
## 71 9.0 NA P
## 72 8.0 NA P
## 73 7.0 NA NP
## 74 9.0 NA P
## 75 6.0 NA P
## 76 7.0 NA P
## 77 7.0 NA P
## 78 8.0 NA P
## 79 8.0 NA P
## 80 5.0 NA NP
## 81 9.0 NA P
## 82 1.0 NA INGROWTH NP
## 83 7.0 NA P
## 84 7.0 NA P
## 85 6.0 NA P
## 86 2.0 NA NP
## 87 4.0 NA NP
## 88 3.0 NA NP
## 89 6.0 NA NP
## 90 2.0 NA NP
## 91 9.0 NA P
## 92 13.0 NA WITNESS AZ 236 D 12 P
## 93 8.0 NA WITNESS AZ 352 D 1.2 P
## 94 4.0 NA WITNESS AZ 105 D 11.3 NP
## 95 8.0 NA P
## 96 4.0 NA NP
## 97 8.0 NA P
## 98 6.0 NA P
## 99 8.0 NA WITNESS D23.9 AZ 2 P
## 100 3.0 NA NP
## 101 7.0 NA NP
## 102 2.0 NA NP
## 103 4.0 NA P
## 104 0.0 NA NP
## 105 4.0 NA WITNESS D 12.3 AZ 320 ALSO HAS PERM PLOT TAG NP
## 106 8.0 NA HAS PERM PLOT TAG NP
## 107 6.0 NA P
## 108 1.0 NA NP
## 109 7.0 NA P
## 110 4.0 NA P
## 111 8.0 NA P
## 112 8.0 NA WITNESS D 10.7 AZ 217 NP
## 113 5.0 NA WITNESS D 19.8 AZ 159 NP
## 114 7.0 NA P
## 115 4.5 10 NP
## 116 1.0 0 NP
## 117 3.4 0 NP
## 118 9.9 0 P
## 119 5.4 0 NP
## 120 1.0 0 NP
## 121 8.2 0 P
## 122 5.8 10 NP
## 123 10.5 5 P
## 124 8.4 15 NP
## 125 4.4 0 AZ 357 D 15.9 P
## 126 4.4 0 P
## 127 10.4 NA NP
## 128 8.0 5 P
## 129 1.0 0 NP
## 130 7.8 15 P
## 131 9.7 35 NP
## 132 5.5 25 P
## 133 8.0 15 WITNESS AZ 65 D 10.6 NP
## 134 13.0 5 P
## 135 4.2 0 P
## 136 9.5 15 NP
## 137 14.9 0 P
## 138 6.3 5 P
## 139 4.3 0 NP
## 140 10.8 0 NP
## 141 3.8 10 NP
## 142 4.6 5 P
## 143 2.9 15 NP
## 144 5.0 0 P
## 145 5.6 0 P
## 146 5.4 15 NP
## 147 7.3 15 WITNESS D 18.8 AZ 316 NP
## 148 3.6 5 NP
## 149 6.6 15 WITNESS D 12.5 AZ 138 P
## 150 4.6 0 WITNESS D 15.9 AZ 208 P
## 151 8.0 15 NP
## 152 6.4 0 NP
## 154 10.0 0 P
## 155 7.0 0 P
## 156 4.0 0 WITNESS D 5.3 AZ 348 NP
## 157 6.0 0 WITNESS D12.8 AZ160 P
## 158 10.0 15 P
## 159 6.0 10 NP
## 160 5.0 0 NP
## 161 11.0 0 P
## 162 8.0 10 WITNESS AZ 69 D 12 NP
## 163 7.0 25 NP
## 164 8.0 5 NP
## 165 10.0 0 P
## 166 3.0 0 NP
## 167 4.0 0 NP
## 168 4.0 0 NP
## 169 3.0 0 NP
## 170 2.0 0 NP
## 171 5.0 0 Q CHAR % NP
## 172 9.0 0 NP
## 173 5.0 10 Q CHAR; Q SCORCH NP
## 174 5.0 0 Q CHAR NP
## 175 5.0 0 NP
## 176 8.0 0 WITNESS AZ331 D12.8 NP
## 177 9.0 1 NP
## 178 6.0 0 NP
## 179 1.0 0 WITNESS AZ102 D8.8 NP
## 180 4.0 0 NP
## 181 9.0 10 WITNESS AZ176 D28.2 NP
## 182 3.0 0 NP
## 183 6.0 0 NP
## 184 9.0 50 NP
## 185 8.0 10 QSCORCHHT NP
## 186 5.0 15 QSCORCHHT NP
## 187 5.0 20 NP
## 188 7.0 0 NP
## 189 5.0 0 NP
## 190 5.0 0 NP
## 191 4.0 10 NP
## 192 4.0 5 NP
## 193 5.0 15 NP
## 194 4.0 0 NP
## 195 10.0 25 NP
## 196 11.0 50 CLUMP MEASURED LARGEST NP
## 197 6.0 0 NP
## 198 5.0 10 NP
## 199 8.0 40 CHAR ONLY ON BOLE NP
## 200 4.0 30 NP
## 201 11.0 30 NP
## 202 14.0 50 NP
## 203 9.0 30 NP
## 204 6.0 20 NP
## 205 21.0 50 NP
## 206 10.0 55 NP
## 207 10.0 10 NP
## 208 12.0 20 NP
## 209 11.0 15 NP
## 210 16.0 0 NP
## 211 11.0 30 NP
## 212 16.0 0 NO NEEDLES ON BRANCHES BUT CHAR 6 FT UP BOLE NP
## 213 22.0 40 NP
## 214 12.0 30 NP
## 215 10.0 40 NP
## 216 11.0 20 NP
## 217 11.0 60 NP
## 218 16.0 60 NP
## 219 19.0 35 NP
## 220 21.0 25 WITNESS AZ 34 D 14.1 NP
## 221 30.0 95 NP
## 222 8.0 40 NP
## 223 14.0 30 NP
## 224 20.0 40 WITNESS AZ 299 D 4.6 NP
## 225 8.0 15 NP
## 226 9.0 30 WITNESS AZ 216 D 7 NP
## 227 13.0 20 NP
## 228 13.0 75 NP
## 229 7.0 25 NP
## 230 6.0 5 NP
## 231 11.0 25 NP
## 232 22.0 35 NP
## 233 16.0 20 NP
## 234 10.0 30 NP
## 235 3.0 0 CLUMP NP
## 236 12.0 20 NP
## 237 21.0 15 NP
## 238 10.0 15 NP
## 239 7.0 5 NP
## 240 8.0 10 NP
## 241 12.0 20 NP
## 242 17.0 20 NP
## 243 14.0 15 NP
## 244 16.0 20 NP
## 245 16.0 80 RETAGGED AS 71 NP
## 246 13.0 20 RETAGGED AS 72 NP
## 247 14.0 40 RETAGGED AS 73 NP
## 248 10.0 15 RETAGGED AS 74 NP
## 249 9.0 20 RETAGGED AS 75 NP
## 250 13.0 10 RETAGGED AS 76 NP
## 251 8.0 10 RETAGGED AS 77 NP
## 252 12.0 25 RETAGGED AS 78 NP
## 253 15.0 50 RETAGGED AS 79 NP
## 254 12.0 15 RETAGGED AS 80 NP
## 255 24.0 40 RETAGGED AS 81 NP
## 256 13.0 30 RETAGGED AS 82 NP
## 257 14.0 60 RETAGGED AS 83 NP
## 258 9.0 5 RETAGGED AS 84 NP
## 259 12.0 5 RETAGGED AS 85 NP
## 260 14.0 5 RETAGGED AS 86 NP
## 261 6.0 40 RETAGGED AS 87 NP
## 262 9.0 15 RETAGGED AS 88 NP
## 263 5.0 30 RETAGGED AS 89 NP
## 264 9.0 20 RETAGGED AS 90 NP
## 265 9.0 30 RETAGGED AS 91 NP
## 266 10.0 10 RETAGGED AS 92 NP
## 267 16.0 0 RETAGGED AS 93 NP
## 268 16.0 0 RETAGGED AS 94 NP
## 269 13.0 5 NP
## 270 12.0 45 Q DBH NP
## 271 19.0 0 NP
## 272 14.0 35 NP
## 273 5.0 20 NP
## 274 10.0 15 NP
## 275 8.0 20 NP
## 276 7.0 20 NP
## 277 5.0 30 NP
## 278 9.0 35 NP
## 279 11.0 15 NP
## 280 10.0 15 NP
## 281 7.0 5 NP
## 282 10.0 25 NP
## 283 3.0 5 NP
## 284 6.0 0 NP
## 285 11.0 25 NP
## 286 8.0 15 NP
## 287 7.0 35 NP
## 288 4.0 5 NP
## 289 9.0 20 NP
## 290 7.0 15 NP
## 291 9.0 40 NP
## 292 14.0 45 NP
## 293 16.0 50 NP
## 294 13.0 45 NP
## 295 15.0 15 NP
## 296 13.0 15 NP
## 297 9.0 25 NP
## 298 5.0 20 NP
## 299 3.0 5 NP
## 300 18.0 80 NP
## 301 16.0 25 NP
## 302 2.0 0 NP
## 303 14.0 15 NP
## 304 7.0 0 NP
## 305 4.0 0 NP
## 306 8.0 20 NP
## 307 12.0 15 NP
## 308 9.0 30 NP
## 309 9.0 15 NP
## 310 8.0 40 NP
## 311 13.0 50 NP
## 312 6.0 15 NP
## 313 5.0 5 NP
## 314 9.0 20 NP
## 315 15.0 20 NP
## 316 13.0 0 NP
## 317 3.0 10 NP
## 318 14.0 0 NP
## 319 26.0 0 NP
## 320 7.0 50 NP
## 321 7.0 0 NP
## 322 6.0 10 NP
## 323 5.0 15 NP
## DBH_2013 HTCB_2013 PVCS_2013 ANN_INC RGR BA_2013 BA_2018
## 1 4.1 0.0 NA 0.84 0.20487805 0.09168174 0.37572606
## 2 4.2 1.0 NA 1.04 0.24761905 0.09620856 0.48191544
## 3 3.0 5.5 NA 0.78 0.26000000 0.04908600 0.25966494
## 4 2.4 0.0 NA 0.56 0.23333333 0.03141504 0.14747616
## 5 2.6 0.0 NA 0.68 0.26153846 0.03686904 0.19634400
## 6 4.6 7.0 NA 0.90 0.19565217 0.11540664 0.45164574
## 7 6.5 9.7 NA 0.94 0.14461539 0.23043150 0.68414976
## 8 2.1 5.5 NA 0.48 0.22857143 0.02405214 0.11044350
## 9 4.0 2.0 NA 0.88 0.22000000 0.08726400 0.38483424
## 10 4.9 6.5 NA 0.60 0.12244898 0.13095054 0.34038414
## 11 5.8 2.0 NA 0.80 0.13793103 0.18347256 0.52380216
## 12 6.0 7.1 NA 0.68 0.11333333 0.19634400 0.48191544
## 13 3.5 0.5 NA 0.90 0.25714286 0.06681150 0.34905600
## 14 8.1 10.7 NA 1.02 0.12592593 0.35783694 0.95030496
## 15 1.3 0.0 NA 0.48 0.36923077 0.00921726 0.07466526
## 16 5.4 7.0 NA 0.90 0.16666667 0.15903864 0.53454654
## 17 6.9 4.0 NA 0.82 0.11884058 0.25966494 0.65993400
## 18 4.6 6.3 NA 0.74 0.16086956 0.11540664 0.37572606
## 19 5.0 2.0 NA 0.98 0.19600000 0.13635000 0.53454654
## 20 6.3 4.0 NA 0.98 0.15555556 0.21646926 0.68414976
## 21 1.2 4.5 NA 0.54 0.45000000 0.00785376 0.08295534
## 22 1.2 4.5 NA 0.48 0.40000000 0.00785376 0.07068384
## 23 3.4 7.7 NA 0.06 0.01764706 0.06304824 0.07466526
## 24 5.1 0.0 NA 0.68 0.13333333 0.14185854 0.39405150
## 25 5.8 8.0 NA 0.26 0.04482759 0.18347256 0.27493614
## 26 4.1 1.0 NA 0.72 0.17560976 0.09168174 0.32336766
## 27 5.2 5.5 NA 0.32 0.06153846 0.14747616 0.25219296
## 28 6.8 5.5 NA 0.54 0.07941176 0.25219296 0.49222350
## 29 2.9 0.5 NA 0.58 0.20000000 0.04586814 0.18347256
## 30 5.4 4.0 NA 0.62 0.11481482 0.15903864 0.39405150
## 31 1.8 5.5 NA 0.46 0.25555556 0.01767096 0.09168174
## 32 6.6 8.4 NA 0.58 0.08787879 0.23757624 0.49222350
## 33 3.5 2.5 NA 0.62 0.17714286 0.06681150 0.23757624
## 34 6.0 7.3 NA 1.40 0.23333333 0.19634400 0.92172600
## 35 5.9 6.6 NA 1.18 0.20000000 0.18985374 0.75941496
## 36 6.1 2.5 NA 1.28 0.20983607 0.20294334 0.85218750
## 37 1.7 0.0 NA 0.58 0.34117647 0.01576206 0.11540664
## 38 3.9 2.0 NA 1.12 0.28717949 0.08295534 0.49222350
## 39 2.9 5.6 NA 0.58 0.20000000 0.04586814 0.18347256
## 40 9.8 7.6 NA 0.74 0.07551020 0.52380216 0.99399150
## 41 5.0 7.7 NA 0.48 0.09600000 0.13635000 0.29866104
## 42 2.6 2.5 NA 0.40 0.15384615 0.03686904 0.11540664
## 43 9.6 6.3 NA 0.68 0.07083333 0.50264064 0.92172600
## 44 8.0 6.5 NA 1.08 0.13500000 0.34905600 0.97932024
## 45 5.1 0.8 NA 0.58 0.11372549 0.14185854 0.34905600
## 46 3.7 3.8 NA 0.66 0.17837838 0.07466526 0.26724600
## 47 12.1 4.0 NA 1.04 0.08595041 0.79852014 1.63232766
## 48 6.6 7.1 NA 0.42 0.06363636 0.23757624 0.41281326
## 49 7.4 5.7 NA 0.62 0.08378378 0.29866104 0.60130350
## 50 3.8 1.9 NA 0.52 0.13684210 0.07875576 0.22339584
## 51 6.6 6.7 NA 0.82 0.12424242 0.23757624 0.62442846
## 52 6.9 2.2 NA 0.46 0.06666667 0.25966494 0.46162656
## 53 4.1 1.0 NA 0.58 0.14146342 0.09168174 0.26724600
## 54 1.6 0.0 NA 0.38 0.23750000 0.01396224 0.06681150
## 55 4.5 6.7 NA 0.56 0.12444444 0.11044350 0.29064366
## 56 3.8 6.5 NA 0.68 0.17894737 0.07875576 0.28273536
## 57 6.3 3.5 NA 0.66 0.10476191 0.21646926 0.50264064
## 58 4.8 6.5 NA 0.70 0.14583333 0.12566016 0.37572606
## 59 8.7 2.5 NA 0.84 0.09655172 0.41281326 0.90760014
## 60 3.2 5.8 NA 0.42 0.13125000 0.05584896 0.15320286
## 61 5.8 1.0 NA 0.60 0.10344828 0.18347256 0.42235776
## 62 4.6 5.7 NA 0.54 0.11739130 0.11540664 0.29064366
## 63 3.9 6.8 NA 0.34 0.08717949 0.08295534 0.17103744
## 64 1.9 4.5 NA 0.30 0.15789474 0.01968894 0.06304824
## 65 7.1 3.0 NA 0.42 0.05915493 0.27493614 0.46162656
## 66 4.1 3.0 NA 0.50 0.12195122 0.09168174 0.23757624
## 67 12.6 4.0 NA 0.48 0.03809524 0.86587704 1.22715000
## 68 4.8 2.0 NA 0.48 0.10000000 0.12566016 0.28273536
## 69 8.6 7.8 NA 0.46 0.05348837 0.40337784 0.64798974
## 70 5.7 1.5 NA 0.64 0.11228070 0.17720046 0.43201134
## 71 6.3 8.4 NA 0.70 0.11111111 0.21646926 0.52380216
## 72 7.0 7.4 NA 0.32 0.04571429 0.26724600 0.40337784
## 73 12.1 4.5 NA 0.78 0.06446281 0.79852014 1.39622400
## 74 8.3 7.4 NA 0.42 0.05060241 0.37572606 0.58990464
## 75 5.3 7.0 NA 0.40 0.07547170 0.15320286 0.29064366
## 76 4.3 6.7 NA 0.46 0.10697674 0.10084446 0.23757624
## 77 7.4 6.6 NA 0.58 0.07837838 0.29866104 0.57861486
## 78 6.6 7.6 NA 0.60 0.09090909 0.23757624 0.50264064
## 79 5.7 7.7 NA 0.54 0.09473684 0.17720046 0.38483424
## 80 5.2 3.0 NA 0.48 0.09230769 0.14747616 0.31502304
## 81 5.5 8.4 NA 0.48 0.08727273 0.16498350 0.34038414
## 82 2.6 0.0 NA 0.32 0.12307692 0.03686904 0.09620856
## 83 9.3 7.0 NA 0.76 0.08172043 0.47171646 0.93596094
## 84 7.1 6.4 NA 0.36 0.05070422 0.27493614 0.43201134
## 85 4.3 5.9 NA 0.38 0.08837209 0.10084446 0.20965176
## 86 4.1 0.5 NA 0.32 0.07804878 0.09168174 0.17720046
## 87 8.3 4.0 NA 0.84 0.10120482 0.37572606 0.85218750
## 88 8.0 2.0 NA 0.78 0.09750000 0.34905600 0.77234094
## 89 5.1 3.5 NA 0.76 0.14901961 0.14185854 0.43201134
## 90 6.7 1.0 NA 0.54 0.08059701 0.24483006 0.48191544
## 91 8.3 8.1 NA 0.48 0.05783133 0.37572606 0.62442846
## 92 8.2 8.3 NA 0.48 0.05853659 0.36672696 0.61281144
## 93 6.6 7.2 NA 0.78 0.11818182 0.23757624 0.60130350
## 94 5.7 1.0 NA 0.56 0.09824561 0.17720046 0.39405150
## 95 11.3 7.3 NA 0.56 0.04955752 0.69642126 1.08430974
## 96 6.4 1.0 NA 0.64 0.10000000 0.22339584 0.50264064
## 97 5.5 6.2 NA 0.44 0.08000000 0.16498350 0.32336766
## 98 4.4 5.3 NA 0.68 0.15454545 0.10558944 0.33182136
## 99 7.0 6.2 NA 0.96 0.13714286 0.26724600 0.75941496
## 100 6.5 0.0 NA 0.78 0.12000000 0.23043150 0.58990464
## 101 8.4 2.8 NA 0.88 0.10476191 0.38483424 0.89358336
## 102 7.0 0.0 NA 0.90 0.12857143 0.26724600 0.72129150
## 103 2.0 4.4 NA 0.34 0.17000000 0.02181600 0.07466526
## 104 4.0 0.3 NA 0.96 0.24000000 0.08726400 0.42235776
## 105 5.0 0.5 NA 0.94 0.18800000 0.13635000 0.51316686
## 106 7.0 2.4 NA 0.34 0.04857143 0.26724600 0.41281326
## 107 4.1 6.4 NA 0.62 0.15121951 0.09168174 0.28273536
## 108 1.8 0.0 NA 0.54 0.30000000 0.01767096 0.11044350
## 109 4.8 5.8 NA 0.58 0.12083333 0.12566016 0.32336766
## 110 5.7 5.9 NA 0.80 0.14035088 0.17720046 0.51316686
## 111 1.9 4.3 NA 0.56 0.29473684 0.01968894 0.12047886
## 112 10.0 1.4 NA 1.02 0.10200000 0.54540000 1.24356654
## 113 5.1 1.6 NA 0.78 0.15294118 0.14185854 0.44177400
## 114 4.1 6.8 NA 0.32 0.07804878 0.09168174 0.17720046
## 115 3.2 1.3 NA 0.46 0.14375000 0.05584896 0.16498350
## 116 1.8 0.8 NA 0.10 0.05555556 0.01767096 0.02885166
## 117 1.7 1.0 NA 0.32 0.18823529 0.01576206 0.05939406
## 118 12.9 12.0 NA 0.56 0.04341085 0.90760014 1.34435646
## 119 2.5 1.7 NA 0.42 0.16800000 0.03408750 0.11540664
## 120 1.5 1.3 NA 0.56 0.37333333 0.01227150 0.10084446
## 121 18.9 7.6 NA 0.56 0.02962963 1.94822334 2.56823406
## 122 7.0 1.4 NA 0.60 0.08571429 0.26724600 0.54540000
## 123 8.8 6.6 35 0.80 0.09090909 0.42235776 0.89358336
## 124 7.4 2.7 5 0.82 0.11081081 0.29866104 0.72129150
## 125 3.2 5.0 NA 0.38 0.11875000 0.05584896 0.14185854
## 126 3.1 5.3 NA 0.58 0.18709677 0.05241294 0.19634400
## 127 10.9 2.4 5 0.70 0.06422018 0.64798974 1.13094144
## 128 10.2 6.5 NA 0.68 0.06666667 0.56743416 1.00877184
## 129 3.6 0.8 NA 0.66 0.18333333 0.07068384 0.25966494
## 130 4.8 5.7 NA 0.34 0.07083333 0.12566016 0.23043150
## 131 5.9 1.2 60 0.42 0.07118644 0.18985374 0.34905600
## 132 2.5 5.0 5 0.18 0.07200000 0.03408750 0.06304824
## 133 9.6 4.5 50 0.68 0.07083333 0.50264064 0.92172600
## 134 11.1 7.0 10 0.62 0.05585586 0.67198734 1.09974456
## 135 4.7 6.5 NA 0.72 0.15319149 0.12047886 0.37572606
## 136 8.4 5.5 10 0.68 0.08095238 0.38483424 0.75941496
## 137 8.2 11.5 NA 0.38 0.04634146 0.36672696 0.55636254
## 138 3.2 5.4 5 0.42 0.13125000 0.05584896 0.15320286
## 139 2.9 1.2 40 0.60 0.20689655 0.04586814 0.18985374
## 140 15.1 10.8 NA 0.36 0.02384106 1.24356654 1.55771694
## 141 4.8 1.2 0 0.60 0.12500000 0.12566016 0.33182136
## 142 1.4 5.0 NA 0.30 0.21428571 0.01068984 0.04586814
## 143 2.0 0.0 NA 0.26 0.13000000 0.02181600 0.05939406
## 144 4.1 4.5 NA 0.58 0.14146342 0.09168174 0.26724600
## 145 4.5 6.0 NA 0.50 0.11111111 0.11044350 0.26724600
## 146 5.2 3.1 20 0.92 0.17692308 0.14747616 0.52380216
## 147 7.0 6.6 35 0.72 0.10285714 0.26724600 0.61281144
## 148 5.2 1.4 35 0.48 0.09230769 0.14747616 0.31502304
## 149 4.7 6.0 40 0.34 0.07234043 0.12047886 0.22339584
## 150 3.6 6.0 NA 0.30 0.08333333 0.07068384 0.14185854
## 151 6.4 0.4 35 0.60 0.09375000 0.22339584 0.48191544
## 152 3.7 0.0 45 0.42 0.11351351 0.07466526 0.18347256
## 154 7.5 8.6 NA 0.52 0.06933333 0.30678750 0.55636254
## 155 4.1 6.0 NA 0.56 0.13658537 0.09168174 0.25966494
## 156 3.7 0.0 5 0.38 0.10270270 0.07466526 0.17103744
## 157 4.4 5.8 20 0.46 0.10454545 0.10558944 0.24483006
## 158 6.3 5.6 15 0.44 0.06984127 0.21646926 0.39405150
## 159 4.0 2.0 10 0.54 0.13500000 0.08726400 0.24483006
## 160 3.4 1.5 NA 0.68 0.20000000 0.06304824 0.25219296
## 161 8.6 7.7 NA 0.76 0.08837209 0.40337784 0.83860704
## 162 7.7 4.1 NA 0.84 0.10909091 0.32336766 0.77234094
## 163 2.6 1.5 90 0.36 0.13846154 0.03686904 0.10558944
## 164 8.0 4.4 65 0.84 0.10500000 0.34905600 0.81177336
## 165 5.4 7.3 30 0.46 0.08518518 0.15903864 0.32336766
## 166 2.4 1.0 NA 0.26 0.10833333 0.03141504 0.07466526
## 167 4.5 1.0 NA 0.34 0.07555556 0.11044350 0.20965176
## 168 1.4 NA NA 0.10 0.07142857 0.01068984 0.01968894
## 169 2.7 1.0 NA 0.26 0.09629630 0.03975966 0.08726400
## 170 2.7 0.5 NA 0.28 0.10370370 0.03975966 0.09168174
## 171 6.2 3.5 0 0.50 0.08064516 0.20965176 0.41281326
## 172 4.7 4.0 5 0.26 0.05531915 0.12047886 0.19634400
## 173 6.9 3.0 15 0.54 0.07826087 0.25966494 0.50264064
## 174 1.8 NA NA 0.14 0.07777778 0.01767096 0.03408750
## 175 5.0 3.0 10 0.22 0.04400000 0.13635000 0.20294334
## 176 3.8 2.0 10 0.14 0.03684210 0.07875576 0.11044350
## 177 2.3 NA NA 0.22 0.09565217 0.02885166 0.06304824
## 178 1.7 NA NA 0.10 0.05882353 0.01576206 0.02639736
## 179 2.5 0.0 0 0.48 0.19200000 0.03408750 0.13095054
## 180 2.3 NA NA 0.14 0.06086957 0.02885166 0.04908600
## 181 20.1 4.0 25 0.76 0.03781094 2.20347054 3.11537934
## 182 1.8 NA NA 0.18 0.10000000 0.01767096 0.03975966
## 183 2.2 0.0 0 0.32 0.14545454 0.02639736 0.07875576
## 184 3.4 1.0 5 0.40 0.11764706 0.06304824 0.15903864
## 185 7.3 4.0 45 0.36 0.04931507 0.29064366 0.45164574
## 186 4.5 3.5 0 0.40 0.08888889 0.11044350 0.23043150
## 187 5.3 2.5 40 0.60 0.11320755 0.15320286 0.37572606
## 188 7.1 2.5 20 0.76 0.10704225 0.27493614 0.64798974
## 189 4.0 0.0 NA 0.54 0.13500000 0.08726400 0.24483006
## 190 4.2 2.5 NA 0.18 0.04285714 0.09620856 0.14185854
## 191 3.6 0.5 10 0.36 0.10000000 0.07068384 0.15903864
## 192 3.7 0.0 10 0.36 0.09729730 0.07466526 0.16498350
## 193 1.9 0.5 15 0.22 0.11578947 0.01968894 0.04908600
## 194 2.7 0.0 0 0.30 0.11111111 0.03975966 0.09620856
## 195 7.4 3.5 5 0.84 0.11351351 0.29866104 0.73389024
## 196 2.0 0.0 60 0.40 0.20000000 0.02181600 0.08726400
## 197 3.3 1.5 0 0.28 0.08484849 0.05939406 0.12047886
## 198 3.7 1.0 0 0.26 0.07027027 0.07466526 0.13635000
## 199 3.1 3.5 5 0.44 0.14193548 0.05241294 0.15320286
## 200 3.1 0.5 15 0.06 0.01935484 0.05241294 0.06304824
## 201 4.0 5.0 NA 0.34 0.08500000 0.08726400 0.17720046
## 202 4.0 3.5 35 0.26 0.06500000 0.08726400 0.15320286
## 203 5.7 5.0 0 0.34 0.05964912 0.17720046 0.29866104
## 204 4.8 0.0 15 0.44 0.09166667 0.12566016 0.26724600
## 205 5.5 3.0 15 0.50 0.09090909 0.16498350 0.34905600
## 206 4.6 0.5 40 0.08 0.01739130 0.11540664 0.13635000
## 207 8.7 4.0 45 1.02 0.11724138 0.41281326 1.03865976
## 208 4.7 0.0 40 0.34 0.07234043 0.12047886 0.22339584
## 209 8.4 5.6 55 0.66 0.07857143 0.38483424 0.74659806
## 210 7.1 11.9 60 0.48 0.06760563 0.27493614 0.49222350
## 211 6.5 7.9 60 0.32 0.04923077 0.23043150 0.35783694
## 212 5.3 7.4 60 0.26 0.04905660 0.15320286 0.23757624
## 213 5.9 8.6 75 0.26 0.04406780 0.18985374 0.28273536
## 214 8.3 4.5 40 0.44 0.05301205 0.37572606 0.60130350
## 215 3.0 2.5 55 0.12 0.04000000 0.04908600 0.07068384
## 216 3.0 2.0 35 0.42 0.14000000 0.04908600 0.14185854
## 217 3.0 0.0 70 0.28 0.09333333 0.04908600 0.10558944
## 218 6.8 3.0 30 0.40 0.05882353 0.25219296 0.42235776
## 219 6.8 5.5 70 0.32 0.04705882 0.25219296 0.38483424
## 220 9.0 4.5 20 0.64 0.07111111 0.44177400 0.81177336
## 221 6.0 5.0 15 0.36 0.06000000 0.19634400 0.33182136
## 222 3.0 2.0 5 0.28 0.09333333 0.04908600 0.10558944
## 223 7.3 5.0 25 0.44 0.06027397 0.29064366 0.49222350
## 224 7.3 5.5 35 0.44 0.06027397 0.29064366 0.49222350
## 225 2.4 2.5 10 0.18 0.07500000 0.03141504 0.05939406
## 226 7.0 5.0 70 0.08 0.01142857 0.26724600 0.29866104
## 227 7.6 5.0 25 0.42 0.05526316 0.31502304 0.51316686
## 228 4.1 3.0 50 0.18 0.04390244 0.09168174 0.13635000
## 229 3.2 2.0 65 0.18 0.05625000 0.05584896 0.09168174
## 230 2.7 0.5 5 0.46 0.17037037 0.03975966 0.13635000
## 231 3.9 1.0 10 0.44 0.11282051 0.08295534 0.20294334
## 232 3.9 5.0 40 0.34 0.08717949 0.08295534 0.17103744
## 233 4.3 3.0 30 0.28 0.06511628 0.10084446 0.17720046
## 234 5.8 0.0 25 0.30 0.05172414 0.18347256 0.29064366
## 235 2.3 0.0 5 0.04 0.01739130 0.02885166 0.03408750
## 236 4.5 0.5 20 0.26 0.05777778 0.11044350 0.18347256
## 237 7.0 3.5 55 0.40 0.05714286 0.26724600 0.44177400
## 238 7.4 4.0 40 0.60 0.08108108 0.29866104 0.58990464
## 239 7.1 3.0 15 0.52 0.07323944 0.27493614 0.51316686
## 240 2.1 0.5 35 0.18 0.08571429 0.02405214 0.04908600
## 241 7.0 2.5 50 0.36 0.05142857 0.26724600 0.42235776
## 242 4.7 3.5 65 0.14 0.02978723 0.12047886 0.15903864
## 243 6.7 3.0 40 0.26 0.03880597 0.24483006 0.34905600
## 244 4.7 4.0 50 0.36 0.07659575 0.12047886 0.23043150
## 245 3.1 0.0 30 0.16 0.05161290 0.05241294 0.08295534
## 246 3.4 0.0 25 0.22 0.06470588 0.06304824 0.11044350
## 247 4.6 4.0 100 0.08 0.01739130 0.11540664 0.13635000
## 248 3.9 2.0 20 0.48 0.12307692 0.08295534 0.21646926
## 249 3.5 2.0 10 0.32 0.09142857 0.06681150 0.14185854
## 250 5.0 2.5 20 0.46 0.09200000 0.13635000 0.29064366
## 251 2.0 1.0 80 0.22 0.11000000 0.02181600 0.05241294
## 252 4.9 4.0 65 0.44 0.08979592 0.13095054 0.27493614
## 253 3.5 4.0 15 0.18 0.05142857 0.06681150 0.10558944
## 254 6.6 6.0 60 0.46 0.06969697 0.23757624 0.43201134
## 255 6.1 4.0 10 0.62 0.10163934 0.20294334 0.46162656
## 256 6.8 5.0 40 0.42 0.06176471 0.25219296 0.43201134
## 257 3.9 2.0 5 0.44 0.11282051 0.08295534 0.20294334
## 258 3.8 3.5 35 0.38 0.10000000 0.07875576 0.17720046
## 259 4.2 3.0 15 0.48 0.11428571 0.09620856 0.23757624
## 260 3.6 4.0 45 0.20 0.05555556 0.07068384 0.11540664
## 261 4.1 0.0 NA 0.50 0.12195122 0.09168174 0.23757624
## 262 3.2 1.0 NA 0.42 0.13125000 0.05584896 0.15320286
## 263 2.9 0.0 NA 0.44 0.15172414 0.04586814 0.14185854
## 264 2.2 1.0 NA 0.34 0.15454545 0.02639736 0.08295534
## 265 4.0 0.0 NA 0.56 0.14000000 0.08726400 0.25219296
## 266 7.4 3.0 25 0.66 0.08918919 0.29866104 0.62442846
## 267 5.5 2.0 5 0.58 0.10545454 0.16498350 0.38483424
## 268 4.3 3.0 5 0.42 0.09767442 0.10084446 0.22339584
## 269 4.8 NA NA 0.24 0.05000000 0.12566016 0.19634400
## 270 4.9 2.0 45 0.18 0.03673469 0.13095054 0.18347256
## 271 13.2 17.5 NA 0.26 0.01969697 0.95030496 1.14670350
## 272 5.4 2.5 55 0.18 0.03333333 0.15903864 0.21646926
## 273 3.7 2.0 5 0.22 0.05945946 0.07466526 0.12566016
## 274 5.1 4.0 0 0.26 0.05098039 0.14185854 0.22339584
## 275 8.2 5.0 0 0.44 0.05365854 0.36672696 0.58990464
## 276 1.4 NA NA 0.12 0.08571429 0.01068984 0.02181600
## 277 2.5 0.5 30 0.18 0.07200000 0.03408750 0.06304824
## 278 6.0 4.0 0 0.40 0.06666667 0.19634400 0.34905600
## 279 7.7 6.0 0 0.50 0.06493507 0.32336766 0.56743416
## 280 7.0 5.0 10 0.60 0.08571429 0.26724600 0.54540000
## 281 2.9 NA NA 0.04 0.01379310 0.04586814 0.05241294
## 282 6.4 7.5 10 0.38 0.05937500 0.22339584 0.37572606
## 283 3.8 0.5 35 0.36 0.09473684 0.07875576 0.17103744
## 284 2.4 1.0 45 0.24 0.10000000 0.03141504 0.07068384
## 285 7.3 3.5 40 0.52 0.07123288 0.29064366 0.53454654
## 286 8.0 4.0 60 0.44 0.05500000 0.34905600 0.56743416
## 287 3.6 0.5 45 0.30 0.08333333 0.07068384 0.14185854
## 288 3.1 0.0 5 0.40 0.12903226 0.05241294 0.14185854
## 289 8.2 3.5 20 0.62 0.07560976 0.36672696 0.69642126
## 290 6.5 4.5 15 0.58 0.08923077 0.23043150 0.48191544
## 291 2.4 0.5 20 0.20 0.08333333 0.03141504 0.06304824
## 292 2.3 3.0 30 0.20 0.08695652 0.02885166 0.05939406
## 293 2.0 3.5 20 0.16 0.08000000 0.02181600 0.04275936
## 294 2.1 3.0 40 0.18 0.08571429 0.02405214 0.04908600
## 295 7.1 8.1 10 0.50 0.07042253 0.27493614 0.50264064
## 296 6.9 6.0 20 0.44 0.06376812 0.25966494 0.45164574
## 297 3.5 0.5 NA 0.56 0.16000000 0.06681150 0.21646926
## 298 3.3 0.0 15 0.32 0.09696970 0.05939406 0.13095054
## 299 3.1 0.5 35 0.26 0.08387097 0.05241294 0.10558944
## 300 3.4 1.0 15 0.26 0.07647059 0.06304824 0.12047886
## 301 8.3 2.5 15 0.54 0.06506024 0.37572606 0.65993400
## 302 2.2 0.0 5 0.34 0.15454545 0.02639736 0.08295534
## 303 5.5 3.0 15 0.34 0.06181818 0.16498350 0.28273536
## 304 2.7 0.0 55 0.56 0.20740741 0.03975966 0.16498350
## 305 2.2 1.0 10 0.38 0.17272727 0.02639736 0.09168174
## 306 6.7 7.2 55 0.48 0.07164179 0.24483006 0.45164574
## 307 7.7 6.7 45 0.48 0.06233766 0.32336766 0.55636254
## 308 3.9 0.0 50 0.16 0.04102564 0.08295534 0.12047886
## 309 7.9 4.0 70 0.44 0.05569620 0.34038414 0.55636254
## 310 2.9 0.0 40 0.16 0.05517241 0.04586814 0.07466526
## 311 3.1 0.0 5 0.22 0.07096774 0.05241294 0.09620856
## 312 2.9 0.5 10 0.38 0.13103448 0.04586814 0.12566016
## 313 3.0 0.5 10 0.34 0.11333333 0.04908600 0.12047886
## 314 6.9 4.0 10 0.60 0.08695652 0.25966494 0.53454654
## 315 7.8 5.0 35 0.44 0.05641026 0.33182136 0.54540000
## 316 16.3 3.0 5 0.40 0.02453988 1.44907326 1.82649006
## 317 3.0 0.0 40 0.24 0.08000000 0.04908600 0.09620856
## 318 11.7 3.0 5 0.50 0.04273504 0.74659806 1.09974456
## 319 9.1 23.5 NA 0.18 0.01978022 0.45164574 0.54540000
## 320 2.8 2.0 40 0.04 0.01428571 0.04275936 0.04908600
## 321 2.7 0.0 10 0.48 0.17777778 0.03975966 0.14185854
## 322 4.4 1.5 25 0.50 0.11363636 0.10558944 0.25966494
## 323 6.0 1.0 95 0.40 0.06666667 0.19634400 0.34905600
## BAI RGR_BA
## 1 0.056808864 0.61963117
## 2 0.077141376 0.80181406
## 3 0.042115788 0.85800000
## 4 0.023212224 0.73888889
## 5 0.031894992 0.86508876
## 6 0.067247820 0.58270321
## 7 0.090743652 0.39379882
## 8 0.017278272 0.71836735
## 9 0.059514048 0.68200000
## 10 0.041886720 0.31986672
## 11 0.068065920 0.37098692
## 12 0.057114288 0.29088889
## 13 0.056448900 0.84489796
## 14 0.118493604 0.33113855
## 15 0.013089600 1.42011834
## 16 0.075101580 0.47222222
## 17 0.080053812 0.30829658
## 18 0.052063884 0.45113422
## 19 0.079639308 0.58408000
## 20 0.093536100 0.43209877
## 21 0.015020316 1.91250000
## 22 0.012566016 1.60000000
## 23 0.002323404 0.03685121
## 24 0.050438592 0.35555556
## 25 0.018292716 0.09970273
## 26 0.046337184 0.50541344
## 27 0.020943360 0.14201183
## 28 0.048006108 0.19035467
## 29 0.027520884 0.60000000
## 30 0.047002572 0.29554184
## 31 0.014802156 0.83765432
## 32 0.050929452 0.21437098
## 33 0.034152948 0.51118367
## 34 0.145076400 0.73888889
## 35 0.113912244 0.60000000
## 36 0.129848832 0.63982800
## 37 0.019928916 1.26435986
## 38 0.081853632 0.98671926
## 39 0.027520884 0.60000000
## 40 0.094037868 0.17952936
## 41 0.032462208 0.23808000
## 42 0.015707520 0.42603550
## 43 0.083817072 0.16675347
## 44 0.126052848 0.36112500
## 45 0.041439492 0.29211842
## 46 0.038516148 0.51585099
## 47 0.166761504 0.20883819
## 48 0.035047404 0.14752066
## 49 0.060528492 0.20266618
## 50 0.028928016 0.36731302
## 51 0.077370444 0.32566575
## 52 0.040392324 0.15555556
## 53 0.035112852 0.38298632
## 54 0.010569852 0.75703125
## 55 0.036040032 0.32632099
## 56 0.040795920 0.51800554
## 57 0.057234276 0.26439909
## 58 0.050013180 0.39800347
## 59 0.098957376 0.23971463
## 60 0.019470780 0.34863281
## 61 0.047777040 0.26040428
## 62 0.035047404 0.30368620
## 63 0.017616420 0.21236029
## 64 0.008671860 0.44044321
## 65 0.037338084 0.13580639
## 66 0.029178900 0.31826294
## 67 0.072254592 0.08344671
## 68 0.031415040 0.25000000
## 69 0.048922380 0.12128177
## 70 0.050962176 0.28759618
## 71 0.061466580 0.28395062
## 72 0.027226368 0.10187755
## 73 0.119540772 0.14970289
## 74 0.042835716 0.11400784
## 75 0.027488160 0.17942328
## 76 0.027346356 0.27117361
## 77 0.055990764 0.18747261
## 78 0.053012880 0.22314050
## 79 0.041526756 0.23434903
## 80 0.033509376 0.22721893
## 81 0.035080128 0.21262810
## 82 0.011867904 0.32189349
## 83 0.092848896 0.19683200
## 84 0.031415040 0.11426304
## 85 0.021761460 0.21579232
## 86 0.017103744 0.18655562
## 87 0.095292288 0.25362172
## 88 0.084656988 0.24253125
## 89 0.058030560 0.40907343
## 90 0.047417076 0.19367342
## 91 0.049740480 0.13238496
## 92 0.049216896 0.13420583
## 93 0.072745452 0.30619835
## 94 0.043370208 0.24475223
## 95 0.077577696 0.11139478
## 96 0.055848960 0.25000000
## 97 0.031676832 0.19200000
## 98 0.045246384 0.42851240
## 99 0.098433792 0.36832653
## 100 0.071894628 0.31200000
## 101 0.101749824 0.26439909
## 102 0.090809100 0.33979592
## 103 0.010569852 0.48450000
## 104 0.067018752 0.76800000
## 105 0.075363372 0.55272000
## 106 0.029113452 0.10893878
## 107 0.038210724 0.41677573
## 108 0.018554508 1.05000000
## 109 0.039541500 0.31467014
## 110 0.067193280 0.37919360
## 111 0.020157984 1.02382271
## 112 0.139633308 0.25602000
## 113 0.059983092 0.42283737
## 114 0.017103744 0.18655562
## 115 0.021826908 0.39082031
## 116 0.002236140 0.12654321
## 117 0.008726400 0.55363322
## 118 0.087351264 0.09624422
## 119 0.016263828 0.47712000
## 120 0.017714592 1.44355556
## 121 0.124002144 0.06364883
## 122 0.055630800 0.20816327
## 123 0.094245120 0.22314050
## 124 0.084526092 0.28301680
## 125 0.017201916 0.30800781
## 126 0.028786212 0.54921956
## 127 0.096590340 0.14906153
## 128 0.088267536 0.15555556
## 129 0.037796220 0.53472222
## 130 0.020954268 0.16675347
## 131 0.031840452 0.16771043
## 132 0.005792148 0.16992000
## 133 0.083817072 0.16675347
## 134 0.085551444 0.12731109
## 135 0.051049440 0.42372114
## 136 0.074916144 0.19467120
## 137 0.037927116 0.10342058
## 138 0.019470780 0.34863281
## 139 0.028797120 0.62782402
## 140 0.062830080 0.05052410
## 141 0.041232240 0.32812500
## 142 0.007035660 0.65816327
## 143 0.007515612 0.34450000
## 144 0.035112852 0.38298632
## 145 0.031360500 0.28395062
## 146 0.075265200 0.51035503
## 147 0.069113088 0.25861224
## 148 0.033509376 0.22721893
## 149 0.020583396 0.17084654
## 150 0.014234940 0.20138889
## 151 0.051703920 0.23144531
## 152 0.021761460 0.29145362
## 154 0.049915008 0.16270222
## 155 0.033596640 0.36644854
## 156 0.019274436 0.25814463
## 157 0.027848124 0.26373967
## 158 0.035516448 0.16407155
## 159 0.031513212 0.36112500
## 160 0.037828944 0.60000000
## 161 0.087045840 0.21579232
## 162 0.089794656 0.27768595
## 163 0.013744080 0.37278107
## 164 0.092543472 0.26512500
## 165 0.032865804 0.20665295
## 166 0.008650044 0.27534722
## 167 0.019841652 0.17965432
## 168 0.001799820 0.16836735
## 169 0.009500868 0.23895748
## 170 0.010384416 0.26117970
## 171 0.040632300 0.19380853
## 172 0.015173028 0.12593934
## 173 0.048595140 0.18714556
## 174 0.003283308 0.18580247
## 175 0.013318668 0.09768000
## 176 0.006337548 0.08047091
## 177 0.006839316 0.23705104
## 178 0.002127060 0.13494810
## 179 0.019372608 0.56832000
## 180 0.004046868 0.14026465
## 181 0.182381760 0.08277023
## 182 0.004417740 0.25000000
## 183 0.010471680 0.39669421
## 184 0.019198080 0.30449827
## 185 0.032200416 0.11079002
## 186 0.023997600 0.21728395
## 187 0.044504640 0.29049484
## 188 0.074610720 0.27137473
## 189 0.031513212 0.36112500
## 190 0.009129996 0.09489796
## 191 0.017670960 0.25000000
## 192 0.018063648 0.24192841
## 193 0.005879412 0.29861496
## 194 0.011289780 0.28395062
## 195 0.087045840 0.29145362
## 196 0.013089600 0.60000000
## 197 0.012216960 0.20569330
## 198 0.012336948 0.16523009
## 199 0.020157984 0.38459938
## 200 0.002127060 0.04058273
## 201 0.017987292 0.20612500
## 202 0.013187772 0.15112500
## 203 0.024292116 0.13708833
## 204 0.028317168 0.22534722
## 205 0.036814500 0.22314050
## 206 0.004188672 0.03629490
## 207 0.125169300 0.30321046
## 208 0.020583396 0.17084654
## 209 0.072352764 0.18801020
## 210 0.043457472 0.15806388
## 211 0.025481088 0.11057988
## 212 0.016874676 0.11014596
## 213 0.018576324 0.09784545
## 214 0.045115488 0.12007548
## 215 0.004319568 0.08800000
## 216 0.018554508 0.37800000
## 217 0.011300688 0.23022222
## 218 0.034032960 0.13494810
## 219 0.026528256 0.10519031
## 220 0.073999872 0.16750617
## 221 0.027095472 0.13800000
## 222 0.011300688 0.23022222
## 223 0.040315968 0.13871270
## 224 0.040315968 0.13871270
## 225 0.005595804 0.17812500
## 226 0.006283008 0.02351020
## 227 0.039628764 0.12579640
## 228 0.008933652 0.09744200
## 229 0.007166556 0.12832031
## 230 0.019318068 0.48587106
## 231 0.023997600 0.28928337
## 232 0.017616420 0.21236029
## 233 0.015271200 0.15143321
## 234 0.021434220 0.11682521
## 235 0.001047168 0.03629490
## 236 0.014605812 0.13224691
## 237 0.034905600 0.13061224
## 238 0.058248720 0.19503287
## 239 0.047646144 0.17329895
## 240 0.005006772 0.20816327
## 241 0.031022352 0.11608163
## 242 0.007711956 0.06401086
## 243 0.020845188 0.08514146
## 244 0.021990528 0.18252603
## 245 0.006108480 0.11654527
## 246 0.009479052 0.15034602
## 247 0.004188672 0.03629490
## 248 0.026702784 0.32189349
## 249 0.015009408 0.22465306
## 250 0.030858732 0.22632000
## 251 0.006119388 0.28050000
## 252 0.028797120 0.21990837
## 253 0.007755588 0.11608163
## 254 0.038887020 0.16368228
## 255 0.051736644 0.25493147
## 256 0.035963676 0.14260381
## 257 0.023997600 0.28928337
## 258 0.019688940 0.25000000
## 259 0.028273536 0.29387755
## 260 0.008944560 0.12654321
## 261 0.029178900 0.31826294
## 262 0.019470780 0.34863281
## 263 0.019198080 0.41854935
## 264 0.011311596 0.42851240
## 265 0.032985792 0.37800000
## 266 0.065153484 0.21815194
## 267 0.043970148 0.26651240
## 268 0.024510276 0.24305030
## 269 0.014136768 0.11250000
## 270 0.010504404 0.08021658
## 271 0.039279708 0.04133379
## 272 0.011486124 0.07222222
## 273 0.010198980 0.13659606
## 274 0.016307460 0.11495579
## 275 0.044635536 0.12171327
## 276 0.002225232 0.20816327
## 277 0.005792148 0.16992000
## 278 0.030542400 0.15555556
## 279 0.048813300 0.15095294
## 280 0.055630800 0.20816327
## 281 0.001308960 0.02853746
## 282 0.030466044 0.13637695
## 283 0.018456336 0.23434903
## 284 0.007853760 0.25000000
## 285 0.048780576 0.16783637
## 286 0.043675632 0.12512500
## 287 0.014234940 0.20138889
## 288 0.017889120 0.34131113
## 289 0.065938860 0.17980369
## 290 0.050296788 0.21827219
## 291 0.006326640 0.20138889
## 292 0.006108480 0.21172023
## 293 0.004188672 0.19200000
## 294 0.005006772 0.20816327
## 295 0.045540900 0.16564174
## 296 0.038396160 0.14786809
## 297 0.029931552 0.44800000
## 298 0.014311296 0.24095500
## 299 0.010635300 0.20291363
## 300 0.011486124 0.18217993
## 301 0.056841588 0.15128466
## 302 0.011311596 0.42851240
## 303 0.023550372 0.14274380
## 304 0.025044768 0.62990398
## 305 0.013056876 0.49462810
## 306 0.041363136 0.16894631
## 307 0.046598976 0.14410525
## 308 0.007504704 0.09046680
## 309 0.043195680 0.12690274
## 310 0.005759424 0.12556480
## 311 0.008759124 0.16711759
## 312 0.015958404 0.34791914
## 313 0.014278572 0.29088889
## 314 0.054976320 0.21172023
## 315 0.042715728 0.12873110
## 316 0.075483360 0.05209078
## 317 0.009424512 0.19200000
## 318 0.070629300 0.09460150
## 319 0.018750852 0.04151673
## 320 0.001265328 0.02959184
## 321 0.020419776 0.51358025
## 322 0.030815100 0.29183884
## 323 0.030542400 0.15555556Initial Data Visualization
ANNINC_boxplot <-
ggplot(growth) +
geom_boxplot(aes(x = TRT, y = ANN_INC), varwidth = TRUE)
ANNINC_boxplot
RGR_boxplot <-
ggplot(growth_out) +
geom_boxplot(aes(x = TRT, y = RGR), varwidth = TRUE)
RGR_boxplot
BAI_boxplot <-
ggplot(growth) +
geom_boxplot(aes(x = TRT, y = BAI), varwidth = TRUE)
BAI_boxplot
mean_ANN_INC <- summarize(group_by(growth, TRT), mean_ANN_INC = mean(ANN_INC))
mean_ANN_INC## # A tibble: 4 x 2
## TRT mean_ANN_INC
## <fct> <dbl>
## 1 BB 0.355
## 2 M 0.579
## 3 MBB 0.532
## 4 MH 0.699ANN_INC_by_trt <-
ggplot() +
geom_boxplot(data = growth, aes(x = TRT, y = ANN_INC, group = COMPGAP, color = COMP)) +
geom_point(data = mean_ANN_INC, aes(x = TRT, y = mean_ANN_INC), color = "red", shape = 4, size = 4)
ANN_INC_by_trt
mean_RGR <- summarize(group_by(growth_out, TRT), mean_RGR = mean(RGR))
mean_RGR## # A tibble: 4 x 2
## TRT mean_RGR
## <fct> <dbl>
## 1 BB 0.0808
## 2 M 0.115
## 3 MBB 0.114
## 4 MH 0.162RGR_by_trt <-
ggplot() +
geom_boxplot(data = growth_out, aes(x = TRT, y = RGR, group = COMPGAP, color = factor(COMP))) +
geom_point(data = mean_RGR, aes(x = TRT, y = mean_RGR), color = "red", shape = 4, size = 4)
RGR_by_trt
mean_BAI <- summarize(group_by(growth, TRT), mean_BAI = mean(BAI))
mean_BAI## # A tibble: 4 x 2
## TRT mean_BAI
## <fct> <dbl>
## 1 BB 0.0256
## 2 M 0.0498
## 3 MBB 0.0443
## 4 MH 0.0556BAI_by_trt <-
ggplot() +
geom_boxplot(data = growth, aes(x = TRT, y = BAI, group = COMPGAP, color = COMP)) +
geom_point(data = mean_BAI, aes(x = TRT, y = mean_BAI), color = "red", shape = 4, size = 4)
BAI_by_trt
mean_RGR_BA <- summarize(group_by(growth_out, TRT), mean_RGR_BA = mean(RGR_BA))
mean_RGR_BA## # A tibble: 4 x 2
## TRT mean_RGR_BA
## <fct> <dbl>
## 1 BB 0.202
## 2 M 0.311
## 3 MBB 0.310
## 4 MH 0.494RGR_BA_by_trt <-
ggplot() +
geom_boxplot(data = growth_out, aes(x = TRT, y = RGR_BA, group = COMPGAP, color = factor(COMP))) +
geom_point(data = mean_RGR_BA, aes(x = TRT, y = mean_RGR_BA), color = "red", shape = 4, size = 4)
RGR_BA_by_trt
ANN_INC_spp <-
ggplot(growth) +
geom_boxplot(aes(x = SPP, y = ANN_INC))
ANN_INC_spp
RGR_spp <-
ggplot(growth) +
geom_boxplot(aes(x = SPP, y = RGR))
RGR_spp
BAI_spp <-
ggplot(growth) +
geom_boxplot(aes(x = SPP, y = BAI))
BAI_spp
RGR_BA_spp <-
ggplot(growth_out) +
geom_boxplot(aes(x = SPP, y = RGR_BA))
RGR_BA_spp
Modeling
M.lm <- gls(ANN_INC ~ TRT + SPP, data = growth)
plot(resid(M.lm) ~ growth$TRT)
plot(resid(M.lm) ~ growth$SPP)
summary(M.lm)## Generalized least squares fit by REML
## Model: ANN_INC ~ TRT + SPP
## Data: growth
## AIC BIC logLik
## -165.9551 -121.039 94.97753
##
## Coefficients:
## Value Std.Error t-value p-value
## (Intercept) 0.1315800 0.04340858 3.031199 0.0026
## TRTM 0.1834686 0.02893494 6.340729 0.0000
## TRTMBB 0.1941865 0.02732928 7.105438 0.0000
## TRTMH 0.3296005 0.02633730 12.514590 0.0000
## SPPDF 0.1843245 0.05181299 3.557496 0.0004
## SPPGS 0.5333621 0.06639581 8.033070 0.0000
## SPPIC 0.1566494 0.04738909 3.305601 0.0011
## SPPPP 0.2944843 0.04508555 6.531679 0.0000
## SPPSP 0.2575970 0.05488355 4.693519 0.0000
## SPPTO 0.0950866 0.10636174 0.893993 0.3720
## SPPWF 0.1863707 0.05035064 3.701456 0.0003
##
## Correlation:
## (Intr) TRTM TRTMBB TRTMH SPPDF SPPGS SPPIC SPPPP SPPSP
## TRTM -0.065
## TRTMBB -0.246 0.225
## TRTMH -0.099 0.323 0.258
## SPPDF -0.799 -0.159 0.076 -0.124
## SPPGS -0.621 -0.275 0.061 -0.175 0.584
## SPPIC -0.871 -0.085 0.067 -0.114 0.755 0.610
## SPPPP -0.926 -0.039 0.100 -0.026 0.780 0.620 0.845
## SPPSP -0.755 -0.132 0.072 -0.112 0.664 0.546 0.711 0.735
## SPPTO -0.408 0.027 0.100 0.040 0.326 0.254 0.355 0.378 0.308
## SPPWF -0.832 -0.115 0.101 -0.028 0.713 0.579 0.764 0.798 0.670
## SPPTO
## TRTM
## TRTMBB
## TRTMH
## SPPDF
## SPPGS
## SPPIC
## SPPPP
## SPPSP
## SPPTO
## SPPWF 0.339
##
## Standardized residuals:
## Min Q1 Med Q3 Max
## -3.4813552 -0.6306483 -0.0489315 0.5802250 3.5314827
##
## Residual standard error: 0.1681831
## Degrees of freedom: 323 total; 312 residualvf2 <- varIdent(form= ~ 1 | TRT * SPP)
M.identvar <- gls(ANN_INC ~ TRT + SPP, data = growth, weights = vf2)
summary(M.identvar)## Generalized least squares fit by REML
## Model: ANN_INC ~ TRT + SPP
## Data: growth
## AIC BIC logLik
## -162.3064 -23.81525 118.1532
##
## Variance function:
## Structure: Different standard deviations per stratum
## Formula: ~1 | TRT * SPP
## Parameter estimates:
## MH*DF MH*IC MH*PP MH*SP MH*GS M*DF M*WF
## 1.0000000 0.8721430 0.8993179 1.0992526 1.1533821 0.4874454 0.6003080
## M*PP M*SP M*IC M*GS MH*WF MH*BO MBB*PP
## 0.8169067 0.4632251 0.4460867 0.9119394 0.6886473 0.5222148 0.7059906
## MBB*BO MBB*WF MBB*SP MBB*IC MBB*DF BB*IC BB*PP
## 0.7022742 0.3816829 0.2798949 0.5762436 0.4244317 0.4895058 0.6873003
## BB*BO BB*DF BB*WF BB*TO BB*SP
## 0.2578683 0.6812377 0.6256881 0.7437445 0.4502569
##
## Coefficients:
## Value Std.Error t-value p-value
## (Intercept) 0.1388003 0.01982636 7.000797 0.0000
## TRTM 0.1986455 0.02392695 8.302167 0.0000
## TRTMBB 0.1926082 0.02144731 8.980532 0.0000
## TRTMH 0.3228289 0.03030909 10.651225 0.0000
## SPPDF 0.2108825 0.03352254 6.290768 0.0000
## SPPGS 0.4959968 0.07198795 6.889998 0.0000
## SPPIC 0.1407217 0.02635002 5.340477 0.0000
## SPPPP 0.2878865 0.02561385 11.239484 0.0000
## SPPSP 0.2418419 0.03128147 7.731154 0.0000
## SPPTO 0.0878663 0.10600916 0.828856 0.4078
## SPPWF 0.1681182 0.03028686 5.550864 0.0000
##
## Correlation:
## (Intr) TRTM TRTMBB TRTMH SPPDF SPPGS SPPIC SPPPP SPPSP
## TRTM -0.035
## TRTMBB -0.095 0.305
## TRTMH -0.055 0.227 0.203
## SPPDF -0.563 -0.343 -0.196 -0.155
## SPPGS -0.261 -0.256 -0.071 -0.158 0.255
## SPPIC -0.727 -0.208 -0.137 -0.152 0.526 0.268
## SPPPP -0.752 -0.102 -0.116 -0.102 0.501 0.244 0.611
## SPPSP -0.603 -0.241 -0.231 -0.101 0.471 0.236 0.537 0.527
## SPPTO -0.187 0.007 0.018 0.010 0.105 0.049 0.136 0.141 0.113
## SPPWF -0.627 -0.224 -0.196 -0.109 0.476 0.239 0.548 0.539 0.488
## SPPTO
## TRTM
## TRTMBB
## TRTMH
## SPPDF
## SPPGS
## SPPIC
## SPPPP
## SPPSP
## SPPTO
## SPPWF 0.117
##
## Standardized residuals:
## Min Q1 Med Q3 Max
## -2.52560637 -0.72933078 -0.02691524 0.67980623 3.55949740
##
## Residual standard error: 0.2425207
## Degrees of freedom: 323 total; 312 residualE2 <- resid(M.identvar, type = "normalized")
coplot(E2 ~ TRT | SPP, data = growth,
ylab = "Normalised residuals")
anova(M.lm, M.identvar)## Model df AIC BIC logLik Test L.Ratio p-value
## M.lm 1 12 -165.9551 -121.03902 94.97753
## M.identvar 2 37 -162.3064 -23.81525 118.15319 1 vs 2 46.35132 0.0058M.lm2 <- lm(data = growth, RGR ~ TRT + SPP + COMP + TRT:SPP)
summary(M.lm2)##
## Call:
## lm(formula = RGR ~ TRT + SPP + COMP + TRT:SPP, data = growth)
##
## Residuals:
## Min 1Q Median 3Q Max
## -0.24399 -0.02440 -0.00399 0.02211 0.83216
##
## Coefficients: (7 not defined because of singularities)
## Estimate Std. Error t value Pr(>|t|)
## (Intercept) 0.068229 0.023898 2.855 0.004610 **
## TRTM 0.123669 0.034788 3.555 0.000440 ***
## TRTMBB 0.239107 0.044966 5.318 2.09e-07 ***
## TRTMH 0.019842 0.079406 0.250 0.802850
## SPPDF 0.023714 0.031614 0.750 0.453797
## SPPGS 0.117331 0.081660 1.437 0.151830
## SPPIC 0.009870 0.027356 0.361 0.718499
## SPPPP 0.001813 0.025310 0.072 0.942945
## SPPSP 0.045285 0.033797 1.340 0.181302
## SPPTO 0.030902 0.047796 0.647 0.518439
## SPPWF 0.035760 0.028368 1.261 0.208457
## COMP30 -0.077337 0.029568 -2.616 0.009366 **
## COMP50 -0.115969 0.022338 -5.191 3.90e-07 ***
## COMP60 -0.039500 0.024375 -1.621 0.106191
## COMP400 NA NA NA NA
## TRTM:SPPDF 0.017665 0.041346 0.427 0.669508
## TRTMBB:SPPDF -0.144317 0.056046 -2.575 0.010513 *
## TRTMH:SPPDF 0.095790 0.084391 1.135 0.257270
## TRTM:SPPGS -0.127125 0.092452 -1.375 0.170167
## TRTMBB:SPPGS NA NA NA NA
## TRTMH:SPPGS NA NA NA NA
## TRTM:SPPIC -0.028129 0.040778 -0.690 0.490854
## TRTMBB:SPPIC -0.169283 0.045093 -3.754 0.000210 ***
## TRTMH:SPPIC 0.126922 0.080441 1.578 0.115681
## TRTM:SPPPP -0.019870 0.036770 -0.540 0.589347
## TRTMBB:SPPPP -0.163824 0.041737 -3.925 0.000108 ***
## TRTMH:SPPPP 0.052891 0.080156 0.660 0.509864
## TRTM:SPPSP -0.010194 0.046974 -0.217 0.828349
## TRTMBB:SPPSP -0.076482 0.060928 -1.255 0.210374
## TRTMH:SPPSP 0.064384 0.085986 0.749 0.454591
## TRTM:SPPTO NA NA NA NA
## TRTMBB:SPPTO NA NA NA NA
## TRTMH:SPPTO NA NA NA NA
## TRTM:SPPWF NA NA NA NA
## TRTMBB:SPPWF -0.230730 0.051860 -4.449 1.22e-05 ***
## TRTMH:SPPWF 0.088753 0.085795 1.034 0.301763
## ---
## Signif. codes: 0 '***' 0.001 '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1
##
## Residual standard error: 0.07169 on 294 degrees of freedom
## Multiple R-squared: 0.3503, Adjusted R-squared: 0.2885
## F-statistic: 5.662 on 28 and 294 DF, p-value: 1.823e-15Z <- cbind(growth$TRT, growth$SPP, growth$COMP,
growth$P_NP, growth$HTCB_2013)
colnames(Z) <- c("TRT", "SPP", "COMP",
"P_NP", "HTCB_2013")
pairs(Z, lower.panel = panel.smooth)
library(stats)
plot.design(RGR_BA ~ TRT + SPP + COMP, data = growth_out)
with(growth_out, {
interaction.plot(x.factor = TRT, trace.factor = SPP, response = RGR_BA, col = SPP, type = "l")
interaction.plot(x.factor = SPP, trace.factor = TRT, response = RGR_BA)
})
growth_out %>%
group_by(TRT, SPP) %>%
summarize(mean_RGR_BA = mean(RGR_BA)) %>%
ggplot() +
geom_point(aes(x = TRT, y = mean_RGR_BA, group = SPP, col = SPP)) +
geom_line(aes(x = TRT, y = mean_RGR_BA, group = SPP, col = SPP))
growth_out %>%
group_by(SPP, TRT) %>%
summarize(mean = mean(RGR_BA)) %>%
ggplot() +
geom_point(aes(x = SPP, y = mean, group = TRT, col = TRT)) +
geom_line(aes(x = SPP, y = mean, group = TRT, col = TRT))
growth_out %>%
group_by(TRT, SPP) %>%
summarize(count = n())## # A tibble: 26 x 3
## # Groups: TRT [4]
## TRT SPP count
## <fct> <fct> <int>
## 1 BB BO 9
## 2 BB DF 12
## 3 BB IC 29
## 4 BB PP 74
## 5 BB SP 9
## 6 BB TO 3
## 7 BB WF 22
## 8 M DF 10
## 9 M GS 8
## 10 M IC 8
## # … with 16 more rowsfgrow <-
growth_out %>%
filter(SPP %in% c("DF", "IC", "PP", "SP", "WF"))
fgrow## COMP GAP COMPGAP TRT TREE_ID SPP STATUS_2018 DBH_2018 HEIGHT_2018
## 1 10 O 10O MH 49 DF L 8.3 31.0
## 2 10 O 10O MH 59 IC L 9.4 27.0
## 3 10 O 10O MH 62 IC L 6.9 21.0
## 4 10 O 10O MH 69 IC L 5.2 19.0
## 5 10 O 10O MH 70 IC L 6.0 21.0
## 6 10 O 10O MH 71 PP L 9.1 31.0
## 7 10 O 10O MH 73 PP L 11.2 40.0
## 8 10 O 10O MH 74 DF L 4.5 21.0
## 9 10 O 10O MH 75 SP L 8.4 37.0
## 10 10 O 10O MH 76 IC L 7.9 30.0
## 11 10 O 10O MH 77 PP L 9.8 38.0
## 12 10 O 10O MH 78 IC L 9.4 32.0
## 13 10 O 10O MH 81 IC L 8.0 27.0
## 14 10 O 10O MH 84 PP L 13.2 43.0
## 15 10 O 10O MH 85 DF L 3.7 22.0
## 16 10 O 10O MH 88 PP L 11.0 40.0
## 17 10 O 10O MH 92 IC L 8.3 30.0
## 18 10 Q 10Q MH 37 SP L 9.9 36.0
## 19 10 Q 10Q MH 45 PP L 11.2 42.0
## 20 10 Q 10Q MH 46 IC L 3.9 16.0
## 21 10 Q 10Q MH 47 IC L 3.6 15.0
## 22 10 Q 10Q MH 50 DF L 3.7 33.0
## 23 10 Q 10Q MH 56 IC L 8.5 28.0
## 24 10 Q 10Q MH 58 SP L 7.1 31.0
## 25 10 Q 10Q MH 59 DF L 7.7 34.0
## 26 10 Q 10Q MH 68 PP L 6.8 32.0
## 27 10 Q 10Q MH 69 PP L 9.5 44.0
## 28 10 Q 10Q MH 70 DF L 5.8 30.0
## 29 10 Q 10Q MH 73 PP L 8.5 32.0
## 30 10 Q 10Q MH 74 DF L 4.1 26.0
## 31 10 Q 10Q MH 75 PP L 9.5 42.0
## 32 10 Q 10Q MH 83 SP L 6.6 32.0
## 33 10 Q 10Q MH 117 IC L 4.6 20.0
## 34 10 Q 10Q MH 120 SP L 9.5 37.0
## 35 30 A 30A M 2 DF L 5.8 27.0
## 36 30 A 30A M 23 WF L 13.5 60.0
## 37 30 A 30A M 24 PP L 7.4 35.0
## 38 30 A 30A M 26 SP L 4.6 25.0
## 39 30 A 30A M 33 IC L 13.0 41.0
## 40 30 A 30A M 35 DF L 8.0 37.0
## 41 30 A 30A M 38 SP L 7.0 32.0
## 42 30 A 30A M 53 IC L 8.7 41.0
## 43 30 A 30A M 54 PP L 10.5 43.0
## 44 30 A 30A M 56 IC L 6.4 23.0
## 45 30 A 30A M 76 DF L 10.7 46.0
## 46 30 A 30A M 77 IC L 9.2 35.0
## 47 30 A 30A M 80 IC L 7.0 27.0
## 48 30 A 30A M 81 WF L 3.5 21.0
## 49 30 A 30A M 83 DF L 7.3 39.0
## 50 30 B 30B M 36 DF L 7.2 36.0
## 51 30 B 30B M 37 PP L 9.6 36.0
## 52 30 B 30B M 38 SP L 8.3 38.0
## 53 30 B 30B M 43 WF L 5.3 23.0
## 54 30 B 30B M 53 IC L 7.3 23.0
## 55 50 D 50D M 1 PP L 5.6 22.0
## 56 50 D 50D M 2 WF L 3.4 18.0
## 57 50 D 50D M 7 PP L 9.2 41.0
## 58 50 D 50D M 11 SP L 6.6 33.0
## 59 50 D 50D M 44 WF L 7.2 36.0
## 60 50 D 50D M 47 PP L 10.9 45.0
## 61 50 D 50D M 53 DF L 8.9 41.0
## 62 50 D 50D M 54 DF L 9.8 49.0
## 63 50 D 50D M 91 IC L 8.6 33.0
## 64 50 D 50D M 93 IC L 10.4 42.0
## 65 50 D 50D M 108 WF L 7.3 38.0
## 66 50 D 50D M 109 WF L 6.6 35.0
## 67 50 D 50D M 167 DF L 9.6 51.0
## 68 50 D 50D M 168 SP L 8.4 43.0
## 69 50 D 50D M 169 DF L 7.6 43.0
## 70 50 D 50D M 170 SP L 7.9 44.0
## 71 50 D 50D M 201 WF L 4.2 20.0
## 72 50 E 50E MH 9 IC L 8.9 29.0
## 73 50 E 50E MH 10 IC L 6.2 25.0
## 74 50 E 50E MH 11 IC L 5.7 22.0
## 75 50 E 50E MH 45 DF L 11.9 50.0
## 76 50 E 50E MH 46 SP L 8.9 38.0
## 77 50 E 50E MH 55 DF L 9.4 49.0
## 78 50 E 50E MH 56 PP L 10.7 44.0
## 79 50 E 50E MH 67 PP L 10.6 46.0
## 80 50 E 50E MH 68 WF L 10.5 46.0
## 81 50 E 50E MH 69 DF L 8.5 47.0
## 82 50 E 50E MH 74 PP L 14.1 56.0
## 83 50 E 50E MH 87 WF L 9.6 53.0
## 84 60 F 60F MH 1 IC L 7.7 34.0
## 85 60 F 60F MH 2 SP L 7.8 37.0
## 86 60 F 60F MH 3 PP L 11.8 38.0
## 87 60 F 60F MH 4 IC L 10.4 36.0
## 88 60 F 60F MH 5 PP L 12.8 49.0
## 89 60 F 60F MH 6 IC L 11.5 36.0
## 90 60 F 60F MH 7 WF L 3.7 25.0
## 91 60 F 60F MH 8 IC L 8.8 28.0
## 92 60 F 60F MH 9 PP L 9.7 35.0
## 93 60 F 60F MH 11 WF L 7.2 33.0
## 94 60 G 60G M 1 WF L 4.5 21.0
## 95 60 G 60G M 2 PP L 7.7 24.0
## 96 60 G 60G M 3 PP L 9.7 36.0
## 97 60 G 60G M 4 DF L 4.7 24.0
## 98 60 G 60G M 5 PP L 15.1 51.0
## 99 60 G 60G M 6 PP L 9.0 33.0
## 100 60 G 60G M 7 WF L 5.7 23.0
## 101 60 H 60H MBB 2 PP L 5.5 25.8
## 102 60 H 60H MBB 5 PP L 3.3 19.9
## 103 60 H 60H MBB 6 WF L 15.7 59.6
## 104 60 H 60H MBB 7 PP L 4.6 22.8
## 105 60 H 60H MBB 8 SP L 4.3 18.7
## 106 60 H 60H MBB 9 WF L 21.7 68.9
## 107 60 H 60H MBB 10 PP L 10.0 36.4
## 108 60 H 60H MBB 11 PP L 12.8 46.4
## 109 60 H 60H MBB 12 PP L 11.5 41.6
## 110 60 H 60H MBB 13 WF L 5.1 27.5
## 111 60 H 60H MBB 14 IC L 6.0 23.1
## 112 60 H 60H MBB 15 PP L 14.4 42.2
## 113 60 H 60H MBB 16 PP L 13.6 40.0
## 114 60 H 60H MBB 20 DF L 6.9 31.9
## 115 60 H 60H MBB 22 IC L 6.5 22.5
## 116 60 H 60H MBB 23 IC L 8.0 29.9
## 117 60 H 60H MBB 24 IC L 3.4 13.8
## 118 60 H 60H MBB 25 PP L 13.0 40.8
## 119 60 H 60H MBB 26 PP L 14.2 35.0
## 120 60 H 60H MBB 27 IC L 8.3 30.7
## 121 60 H 60H MBB 29 PP L 11.8 46.2
## 122 60 H 60H MBB 30 PP L 10.1 40.4
## 123 60 H 60H MBB 31 IC L 5.3 22.1
## 124 60 I 60I MBB 1 DF L 5.9 24.9
## 125 60 I 60I MBB 3 PP L 7.8 28.7
## 126 60 I 60I MBB 6 IC L 7.0 23.2
## 127 60 I 60I MBB 7 IC L 7.0 21.7
## 128 60 I 60I MBB 8 PP L 9.8 32.9
## 129 60 I 60I MBB 9 PP L 10.6 41.9
## 130 60 I 60I MBB 10 IC L 7.6 25.1
## 131 60 I 60I MBB 11 IC L 6.4 25.4
## 132 60 I 60I MBB 13 IC L 9.4 27.7
## 133 60 I 60I MBB 14 DF L 5.8 30.0
## 134 60 J 60J MBB 3 PP L 10.1 44.0
## 135 60 J 60J MBB 4 SP L 6.9 31.0
## 136 60 J 60J MBB 6 WF L 5.6 26.0
## 137 60 J 60J MBB 7 IC L 6.7 23.0
## 138 60 J 60J MBB 8 WF L 8.5 31.0
## 139 60 J 60J MBB 9 PP L 6.7 28.0
## 140 60 J 60J MBB 11 SP L 6.8 25.0
## 141 60 J 60J MBB 12 PP L 12.4 47.0
## 142 60 J 60J MBB 13 PP L 11.9 38.0
## 143 60 J 60J MBB 15 PP L 4.4 18.0
## 144 60 J 60J MBB 17 PP L 12.2 49.0
## 145 60 J 60J MBB 19 DF L 7.7 31.0
## 146 400 F 400F BB 1 IC L 3.7 20.0
## 147 400 F 400F BB 2 PP L 6.2 25.0
## 148 400 F 400F BB 4 IC L 4.0 18.0
## 149 400 F 400F BB 6 IC L 4.1 17.0
## 150 400 F 400F BB 7 PP L 8.7 37.0
## 151 400 F 400F BB 9 PP L 6.0 25.0
## 152 400 F 400F BB 10 PP L 9.6 33.0
## 153 400 F 400F BB 12 PP L 6.1 31.0
## 154 400 F 400F BB 13 PP L 4.5 19.0
## 155 400 F 400F BB 20 DF L 4.9 29.0
## 156 400 F 400F BB 24 WF L 23.9 82.0
## 157 400 F 400F BB 26 DF L 3.8 28.0
## 158 400 F 400F BB 29 IC L 5.4 20.0
## 159 400 F 400F BB 30 PP L 9.1 28.0
## 160 400 F 400F BB 31 PP L 6.5 11.0
## 161 400 G 400G BB 1 PP L 8.3 30.0
## 162 400 G 400G BB 2 PP L 10.9 34.0
## 163 400 G 400G BB 3 IC L 6.7 29.0
## 164 400 G 400G BB 4 WF L 5.1 21.0
## 165 400 G 400G BB 5 IC L 5.4 19.0
## 166 400 G 400G BB 6 WF L 5.5 26.0
## 167 400 G 400G BB 7 WF L 3.0 17.0
## 168 400 G 400G BB 8 DF L 4.2 22.0
## 169 400 G 400G BB 9 PP L 11.6 41.0
## 170 400 G 400G BB 13 IC L 4.7 20.0
## 171 400 G 400G BB 14 IC L 5.0 22.0
## 172 400 G 400G BB 15 PP L 5.3 25.0
## 173 400 G 400G BB 17 DF L 3.4 17.0
## 174 400 G 400G BB 18 PP L 5.7 30.0
## 175 400 G 400G BB 19 SP L 5.3 28.0
## 176 400 G 400G BB 20 PP L 7.4 30.0
## 177 400 G 400G BB 21 WF L 7.0 35.0
## 178 400 G 400G BB 22 PP L 8.0 34.0
## 179 400 G 400G BB 23 IC L 5.0 22.0
## 180 400 G 400G BB 25 PP L 13.8 41.0
## 181 400 G 400G BB 26 WF L 6.4 33.0
## 182 400 G 400G BB 28 PP L 11.7 45.0
## 183 400 G 400G BB 29 PP L 9.5 46.0
## 184 400 G 400G BB 30 PP L 8.1 35.0
## 185 400 G 400G BB 31 PP L 6.6 39.0
## 186 400 G 400G BB 32 PP L 7.2 39.0
## 187 400 G 400G BB 34 PP L 10.5 44.0
## 188 400 G 400G BB 35 IC L 3.6 16.0
## 189 400 G 400G BB 36 IC L 5.1 21.0
## 190 400 G 400G BB 37 IC L 4.4 17.0
## 191 400 G 400G BB 40 PP L 8.8 29.0
## 192 400 G 400G BB 41 PP L 8.4 40.0
## 193 400 G 400G BB 43 PP L 12.2 49.0
## 194 400 G 400G BB 44 PP L 7.8 31.0
## 195 400 G 400G BB 45 SP L 4.4 29.0
## 196 400 G 400G BB 46 PP L 9.5 38.0
## 197 400 G 400G BB 47 PP L 9.5 45.0
## 198 400 G 400G BB 48 SP L 3.3 19.0
## 199 400 G 400G BB 50 PP L 7.4 33.0
## 200 400 G 400G BB 51 PP L 9.7 38.0
## 201 400 G 400G BB 52 PP L 5.0 19.0
## 202 400 G 400G BB 53 PP L 4.1 15.0
## 203 400 G 400G BB 54 SP L 5.0 22.0
## 204 400 G 400G BB 55 SP L 6.1 27.0
## 205 400 G 400G BB 56 PP L 5.6 27.0
## 206 400 G 400G BB 57 PP L 5.7 29.0
## 207 400 G 400G BB 58 IC L 7.3 21.0
## 208 400 G 400G BB 60 IC L 5.8 22.0
## 209 400 G 400G BB 62 PP L 9.0 38.0
## 210 400 G 400G BB 63 PP L 10.4 36.0
## 211 400 G 400G BB 64 DF L 9.7 40.0
## 212 400 G 400G BB 66 WF L 3.0 16.0
## 213 400 G 400G BB 67 PP L 8.8 32.0
## 214 400 G 400G BB 68 PP L 5.4 24.0
## 215 400 G 400G BB 69 PP L 8.0 27.0
## 216 400 G 400G BB 70 PP L 6.5 30.0
## 217 400 G 400G BB 71 IC L 3.9 22.0
## 218 400 G 400G BB 72 IC L 4.5 23.0
## 219 400 G 400G BB 73 PP L 5.0 24.0
## 220 400 G 400G BB 74 SP L 6.3 32.0
## 221 400 G 400G BB 75 SP L 5.1 25.0
## 222 400 G 400G BB 76 PP L 7.3 35.0
## 223 400 G 400G BB 77 DF L 3.1 20.0
## 224 400 G 400G BB 78 PP L 7.1 31.0
## 225 400 G 400G BB 79 PP L 4.4 24.0
## 226 400 G 400G BB 80 PP L 8.9 35.0
## 227 400 G 400G BB 81 PP L 9.2 34.0
## 228 400 G 400G BB 82 PP L 8.9 36.0
## 229 400 G 400G BB 83 SP L 6.1 31.0
## 230 400 G 400G BB 84 PP L 5.7 26.0
## 231 400 G 400G BB 85 PP L 6.6 27.0
## 232 400 G 400G BB 86 PP L 4.6 23.0
## 233 400 G 400G BB 87 IC L 6.6 23.0
## 234 400 G 400G BB 88 WF L 5.3 27.0
## 235 400 G 400G BB 89 IC L 5.1 18.0
## 236 400 G 400G BB 90 WF L 3.9 19.0
## 237 400 G 400G BB 91 WF L 6.8 30.0
## 238 400 G 400G BB 92 PP L 10.7 38.0
## 239 400 G 400G BB 93 PP L 8.4 41.0
## 240 400 G 400G BB 94 PP L 6.4 36.0
## 241 400 H 400H BB 2 IC L 5.8 25.0
## 242 400 H 400H BB 3 DF L 14.5 66.0
## 243 400 H 400H BB 5 IC L 6.3 28.0
## 244 400 H 400H BB 7 IC L 4.8 20.0
## 245 400 H 400H BB 8 PP L 6.4 39.0
## 246 400 H 400H BB 9 PP L 10.4 41.0
## 247 400 H 400H BB 11 IC L 3.4 16.0
## 248 400 H 400H BB 12 PP L 8.0 33.0
## 249 400 H 400H BB 13 PP L 10.2 48.0
## 250 400 H 400H BB 14 PP L 10.0 39.0
## 251 400 H 400H BB 16 PP L 8.3 32.0
## 252 400 H 400H BB 17 IC L 5.6 21.0
## 253 400 H 400H BB 18 WF L 3.6 16.0
## 254 400 H 400H BB 19 PP L 9.9 37.0
## 255 400 H 400H BB 20 PP L 10.2 30.0
## 256 400 H 400H BB 22 WF L 5.1 23.0
## 257 400 H 400H BB 23 WF L 5.1 21.0
## 258 400 H 400H BB 24 PP L 11.3 43.0
## 259 400 H 400H BB 25 PP L 9.4 37.0
## 260 400 H 400H BB 26 WF L 3.4 21.0
## 261 400 H 400H BB 27 DF L 3.3 26.0
## 262 400 H 400H BB 28 DF L 2.8 24.0
## 263 400 H 400H BB 29 DF L 3.0 24.0
## 264 400 H 400H BB 30 PP L 9.6 41.0
## 265 400 H 400H BB 31 PP L 9.1 37.0
## 266 400 H 400H BB 32 DF L 6.3 30.0
## 267 400 H 400H BB 33 IC L 4.9 20.0
## 268 400 H 400H BB 34 IC L 4.4 15.0
## 269 400 H 400H BB 35 WF L 4.7 25.0
## 270 400 H 400H BB 36 PP L 11.0 38.0
## 271 400 H 400H BB 37 WF L 3.9 19.0
## 272 400 H 400H BB 38 PP L 7.2 31.0
## 273 400 H 400H BB 39 WF L 5.5 19.0
## 274 400 H 400H BB 41 WF L 4.1 20.0
## 275 400 H 400H BB 43 PP L 9.1 36.0
## 276 400 H 400H BB 44 PP L 10.1 42.0
## 277 400 H 400H BB 45 IC L 4.7 15.0
## 278 400 H 400H BB 47 PP L 10.1 41.0
## 279 400 H 400H BB 48 IC L 3.7 18.0
## 280 400 H 400H BB 49 IC L 4.2 18.0
## 281 400 H 400H BB 50 WF L 4.8 24.0
## 282 400 H 400H BB 51 WF L 4.7 22.0
## 283 400 H 400H BB 52 PP L 9.9 37.0
## 284 400 H 400H BB 53 PP L 10.0 42.0
## 285 400 H 400H BB 54 WF L 18.3 61.0
## 286 400 H 400H BB 56 WF L 14.2 34.0
## 287 400 H 400H BB 57 DF L 10.0 50.0
## 288 400 H 400H BB 58 IC L 3.0 11.0
## 289 400 H 400H BB 61 SP L 5.1 19.0
## 290 400 H 400H BB 62 PP L 6.9 23.0
## 291 400 H 400H BB 63 PP L 8.0 26.0
## HTCB_2018 PVCS_2018 COMMENTS_2018 P_NP
## 1 1.0 NA WITNESS D 4 AZ 226 NP
## 2 3.0 NA NP
## 3 6.0 NA P
## 4 2.0 NA NP
## 5 2.0 NA NP
## 6 7.0 NA P
## 7 10.0 NA P
## 8 5.0 NA WITNESS D 13.4 AZ 24 P
## 9 3.0 NA WITNESS AZ 143 D 15.8 NP
## 10 6.0 NA P
## 11 7.0 NA NP
## 12 7.0 NA P
## 13 2.0 NA NP
## 14 10.0 NA P
## 15 1.0 NA NP
## 16 8.0 NA NP
## 17 7.0 NA P
## 18 2.0 NA NP
## 19 5.0 NA WITNESS AZ 6 D 26.5 NP
## 20 4.0 NA P
## 21 4.0 NA P
## 22 9.0 NA P
## 23 3.0 NA NP
## 24 8.0 NA P
## 25 2.0 NA NP
## 26 10.0 NA NP
## 27 15.0 NA NP
## 28 3.0 NA NP
## 29 5.0 NA NP
## 30 5.0 NA P
## 31 9.0 NA P
## 32 5.0 NA NP
## 33 3.0 NA NP
## 34 3.0 NA NP
## 35 6.0 NA P
## 36 9.0 NA P
## 37 8.0 NA P
## 38 4.0 NA P
## 39 7.0 NA P
## 40 5.0 NA NP
## 41 4.0 NA NP
## 42 7.0 NA P
## 43 11.0 NA WITNESS D 9 AZ 162 NP
## 44 3.0 NA WITNESS D 25 AZ 18 P
## 45 8.0 NA P
## 46 6.0 NA NP
## 47 4.0 NA NP
## 48 2.0 NA NP
## 49 8.0 NA P
## 50 6.0 NA P
## 51 8.0 NA NP
## 52 7.0 NA P
## 53 6.0 NA P
## 54 7.0 NA WITNESS AZ 325 D 18.9 P
## 55 6.0 NA P
## 56 4.0 NA P
## 57 11.0 NA WITNESS D 7.6 AZ 11 NP
## 58 5.0 NA NP
## 59 3.0 NA NP
## 60 13.0 NA P
## 61 3.0 NA NP
## 62 9.0 NA P
## 63 8.0 NA P
## 64 9.0 NA P
## 65 6.0 NA P
## 66 7.0 NA P
## 67 8.0 NA P
## 68 8.0 NA P
## 69 5.0 NA NP
## 70 9.0 NA P
## 71 1.0 NA INGROWTH NP
## 72 7.0 NA P
## 73 6.0 NA P
## 74 2.0 NA NP
## 75 3.0 NA NP
## 76 6.0 NA NP
## 77 2.0 NA NP
## 78 9.0 NA P
## 79 13.0 NA WITNESS AZ 236 D 12 P
## 80 8.0 NA WITNESS AZ 352 D 1.2 P
## 81 4.0 NA WITNESS AZ 105 D 11.3 NP
## 82 8.0 NA P
## 83 4.0 NA NP
## 84 8.0 NA P
## 85 6.0 NA P
## 86 8.0 NA WITNESS D23.9 AZ 2 P
## 87 3.0 NA NP
## 88 7.0 NA NP
## 89 2.0 NA NP
## 90 4.0 NA P
## 91 0.0 NA NP
## 92 4.0 NA WITNESS D 12.3 AZ 320 ALSO HAS PERM PLOT TAG NP
## 93 6.0 NA P
## 94 1.0 NA NP
## 95 7.0 NA P
## 96 4.0 NA P
## 97 8.0 NA P
## 98 8.0 NA WITNESS D 10.7 AZ 217 NP
## 99 5.0 NA WITNESS D 19.8 AZ 159 NP
## 100 7.0 NA P
## 101 4.5 10 NP
## 102 3.4 0 NP
## 103 9.9 0 P
## 104 5.4 0 NP
## 105 1.0 0 NP
## 106 8.2 0 P
## 107 5.8 10 NP
## 108 10.5 5 P
## 109 8.4 15 NP
## 110 4.4 0 AZ 357 D 15.9 P
## 111 4.4 0 P
## 112 10.4 NA NP
## 113 8.0 5 P
## 114 1.0 0 NP
## 115 7.8 15 P
## 116 9.7 35 NP
## 117 5.5 25 P
## 118 8.0 15 WITNESS AZ 65 D 10.6 NP
## 119 13.0 5 P
## 120 4.2 0 P
## 121 9.5 15 NP
## 122 14.9 0 P
## 123 6.3 5 P
## 124 4.3 0 NP
## 125 3.8 10 NP
## 126 5.0 0 P
## 127 5.6 0 P
## 128 5.4 15 NP
## 129 7.3 15 WITNESS D 18.8 AZ 316 NP
## 130 3.6 5 NP
## 131 6.6 15 WITNESS D 12.5 AZ 138 P
## 132 8.0 15 NP
## 133 6.4 0 NP
## 134 10.0 0 P
## 135 7.0 0 P
## 136 4.0 0 WITNESS D 5.3 AZ 348 NP
## 137 6.0 0 WITNESS D12.8 AZ160 P
## 138 10.0 15 P
## 139 6.0 10 NP
## 140 5.0 0 NP
## 141 11.0 0 P
## 142 8.0 10 WITNESS AZ 69 D 12 NP
## 143 7.0 25 NP
## 144 8.0 5 NP
## 145 10.0 0 P
## 146 3.0 0 NP
## 147 4.0 0 NP
## 148 3.0 0 NP
## 149 2.0 0 NP
## 150 5.0 0 Q CHAR % NP
## 151 9.0 0 NP
## 152 5.0 10 Q CHAR; Q SCORCH NP
## 153 5.0 0 NP
## 154 8.0 0 WITNESS AZ331 D12.8 NP
## 155 1.0 0 WITNESS AZ102 D8.8 NP
## 156 9.0 10 WITNESS AZ176 D28.2 NP
## 157 6.0 0 NP
## 158 9.0 50 NP
## 159 8.0 10 QSCORCHHT NP
## 160 5.0 15 QSCORCHHT NP
## 161 5.0 20 NP
## 162 7.0 0 NP
## 163 5.0 0 NP
## 164 5.0 0 NP
## 165 4.0 10 NP
## 166 4.0 5 NP
## 167 5.0 15 NP
## 168 4.0 0 NP
## 169 10.0 25 NP
## 170 6.0 0 NP
## 171 5.0 10 NP
## 172 8.0 40 CHAR ONLY ON BOLE NP
## 173 4.0 30 NP
## 174 11.0 30 NP
## 175 14.0 50 NP
## 176 9.0 30 NP
## 177 6.0 20 NP
## 178 21.0 50 NP
## 179 10.0 55 NP
## 180 10.0 10 NP
## 181 12.0 20 NP
## 182 11.0 15 NP
## 183 16.0 0 NP
## 184 11.0 30 NP
## 185 16.0 0 NO NEEDLES ON BRANCHES BUT CHAR 6 FT UP BOLE NP
## 186 22.0 40 NP
## 187 12.0 30 NP
## 188 10.0 40 NP
## 189 11.0 20 NP
## 190 11.0 60 NP
## 191 16.0 60 NP
## 192 19.0 35 NP
## 193 21.0 25 WITNESS AZ 34 D 14.1 NP
## 194 30.0 95 NP
## 195 8.0 40 NP
## 196 14.0 30 NP
## 197 20.0 40 WITNESS AZ 299 D 4.6 NP
## 198 8.0 15 NP
## 199 9.0 30 WITNESS AZ 216 D 7 NP
## 200 13.0 20 NP
## 201 13.0 75 NP
## 202 7.0 25 NP
## 203 6.0 5 NP
## 204 11.0 25 NP
## 205 22.0 35 NP
## 206 16.0 20 NP
## 207 10.0 30 NP
## 208 12.0 20 NP
## 209 21.0 15 NP
## 210 10.0 15 NP
## 211 7.0 5 NP
## 212 8.0 10 NP
## 213 12.0 20 NP
## 214 17.0 20 NP
## 215 14.0 15 NP
## 216 16.0 20 NP
## 217 16.0 80 RETAGGED AS 71 NP
## 218 13.0 20 RETAGGED AS 72 NP
## 219 14.0 40 RETAGGED AS 73 NP
## 220 10.0 15 RETAGGED AS 74 NP
## 221 9.0 20 RETAGGED AS 75 NP
## 222 13.0 10 RETAGGED AS 76 NP
## 223 8.0 10 RETAGGED AS 77 NP
## 224 12.0 25 RETAGGED AS 78 NP
## 225 15.0 50 RETAGGED AS 79 NP
## 226 12.0 15 RETAGGED AS 80 NP
## 227 24.0 40 RETAGGED AS 81 NP
## 228 13.0 30 RETAGGED AS 82 NP
## 229 14.0 60 RETAGGED AS 83 NP
## 230 9.0 5 RETAGGED AS 84 NP
## 231 12.0 5 RETAGGED AS 85 NP
## 232 14.0 5 RETAGGED AS 86 NP
## 233 6.0 40 RETAGGED AS 87 NP
## 234 9.0 15 RETAGGED AS 88 NP
## 235 5.0 30 RETAGGED AS 89 NP
## 236 9.0 20 RETAGGED AS 90 NP
## 237 9.0 30 RETAGGED AS 91 NP
## 238 10.0 10 RETAGGED AS 92 NP
## 239 16.0 0 RETAGGED AS 93 NP
## 240 16.0 0 RETAGGED AS 94 NP
## 241 12.0 45 Q DBH NP
## 242 19.0 0 NP
## 243 14.0 35 NP
## 244 5.0 20 NP
## 245 10.0 15 NP
## 246 8.0 20 NP
## 247 5.0 30 NP
## 248 9.0 35 NP
## 249 11.0 15 NP
## 250 10.0 15 NP
## 251 10.0 25 NP
## 252 3.0 5 NP
## 253 6.0 0 NP
## 254 11.0 25 NP
## 255 8.0 15 NP
## 256 7.0 35 NP
## 257 4.0 5 NP
## 258 9.0 20 NP
## 259 7.0 15 NP
## 260 9.0 40 NP
## 261 14.0 45 NP
## 262 16.0 50 NP
## 263 13.0 45 NP
## 264 15.0 15 NP
## 265 13.0 15 NP
## 266 9.0 25 NP
## 267 5.0 20 NP
## 268 3.0 5 NP
## 269 18.0 80 NP
## 270 16.0 25 NP
## 271 2.0 0 NP
## 272 14.0 15 NP
## 273 7.0 0 NP
## 274 4.0 0 NP
## 275 8.0 20 NP
## 276 12.0 15 NP
## 277 9.0 30 NP
## 278 9.0 15 NP
## 279 8.0 40 NP
## 280 13.0 50 NP
## 281 6.0 15 NP
## 282 5.0 5 NP
## 283 9.0 20 NP
## 284 15.0 20 NP
## 285 13.0 0 NP
## 286 14.0 0 NP
## 287 26.0 0 NP
## 288 7.0 50 NP
## 289 7.0 0 NP
## 290 6.0 10 NP
## 291 5.0 15 NP
## DBH_2013 HTCB_2013 PVCS_2013 ANN_INC RGR BA_2013 BA_2018
## 1 4.1 0.0 NA 0.84 0.20487805 0.09168174 0.37572606
## 2 4.2 1.0 NA 1.04 0.24761905 0.09620856 0.48191544
## 3 3.0 5.5 NA 0.78 0.26000000 0.04908600 0.25966494
## 4 2.4 0.0 NA 0.56 0.23333333 0.03141504 0.14747616
## 5 2.6 0.0 NA 0.68 0.26153846 0.03686904 0.19634400
## 6 4.6 7.0 NA 0.90 0.19565217 0.11540664 0.45164574
## 7 6.5 9.7 NA 0.94 0.14461539 0.23043150 0.68414976
## 8 2.1 5.5 NA 0.48 0.22857143 0.02405214 0.11044350
## 9 4.0 2.0 NA 0.88 0.22000000 0.08726400 0.38483424
## 10 4.9 6.5 NA 0.60 0.12244898 0.13095054 0.34038414
## 11 5.8 2.0 NA 0.80 0.13793103 0.18347256 0.52380216
## 12 6.0 7.1 NA 0.68 0.11333333 0.19634400 0.48191544
## 13 3.5 0.5 NA 0.90 0.25714286 0.06681150 0.34905600
## 14 8.1 10.7 NA 1.02 0.12592593 0.35783694 0.95030496
## 15 1.3 0.0 NA 0.48 0.36923077 0.00921726 0.07466526
## 16 6.9 4.0 NA 0.82 0.11884058 0.25966494 0.65993400
## 17 4.6 6.3 NA 0.74 0.16086956 0.11540664 0.37572606
## 18 5.0 2.0 NA 0.98 0.19600000 0.13635000 0.53454654
## 19 6.3 4.0 NA 0.98 0.15555556 0.21646926 0.68414976
## 20 1.2 4.5 NA 0.54 0.45000000 0.00785376 0.08295534
## 21 1.2 4.5 NA 0.48 0.40000000 0.00785376 0.07068384
## 22 3.4 7.7 NA 0.06 0.01764706 0.06304824 0.07466526
## 23 5.1 0.0 NA 0.68 0.13333333 0.14185854 0.39405150
## 24 5.8 8.0 NA 0.26 0.04482759 0.18347256 0.27493614
## 25 4.1 1.0 NA 0.72 0.17560976 0.09168174 0.32336766
## 26 5.2 5.5 NA 0.32 0.06153846 0.14747616 0.25219296
## 27 6.8 5.5 NA 0.54 0.07941176 0.25219296 0.49222350
## 28 2.9 0.5 NA 0.58 0.20000000 0.04586814 0.18347256
## 29 5.4 4.0 NA 0.62 0.11481482 0.15903864 0.39405150
## 30 1.8 5.5 NA 0.46 0.25555556 0.01767096 0.09168174
## 31 6.6 8.4 NA 0.58 0.08787879 0.23757624 0.49222350
## 32 3.5 2.5 NA 0.62 0.17714286 0.06681150 0.23757624
## 33 1.7 0.0 NA 0.58 0.34117647 0.01576206 0.11540664
## 34 3.9 2.0 NA 1.12 0.28717949 0.08295534 0.49222350
## 35 2.9 5.6 NA 0.58 0.20000000 0.04586814 0.18347256
## 36 9.8 7.6 NA 0.74 0.07551020 0.52380216 0.99399150
## 37 5.0 7.7 NA 0.48 0.09600000 0.13635000 0.29866104
## 38 2.6 2.5 NA 0.40 0.15384615 0.03686904 0.11540664
## 39 9.6 6.3 NA 0.68 0.07083333 0.50264064 0.92172600
## 40 5.1 0.8 NA 0.58 0.11372549 0.14185854 0.34905600
## 41 3.7 3.8 NA 0.66 0.17837838 0.07466526 0.26724600
## 42 6.6 7.1 NA 0.42 0.06363636 0.23757624 0.41281326
## 43 7.4 5.7 NA 0.62 0.08378378 0.29866104 0.60130350
## 44 3.8 1.9 NA 0.52 0.13684210 0.07875576 0.22339584
## 45 6.6 6.7 NA 0.82 0.12424242 0.23757624 0.62442846
## 46 6.9 2.2 NA 0.46 0.06666667 0.25966494 0.46162656
## 47 4.1 1.0 NA 0.58 0.14146342 0.09168174 0.26724600
## 48 1.6 0.0 NA 0.38 0.23750000 0.01396224 0.06681150
## 49 4.5 6.7 NA 0.56 0.12444444 0.11044350 0.29064366
## 50 3.8 6.5 NA 0.68 0.17894737 0.07875576 0.28273536
## 51 6.3 3.5 NA 0.66 0.10476191 0.21646926 0.50264064
## 52 4.8 6.5 NA 0.70 0.14583333 0.12566016 0.37572606
## 53 3.2 5.8 NA 0.42 0.13125000 0.05584896 0.15320286
## 54 4.6 5.7 NA 0.54 0.11739130 0.11540664 0.29064366
## 55 3.9 6.8 NA 0.34 0.08717949 0.08295534 0.17103744
## 56 1.9 4.5 NA 0.30 0.15789474 0.01968894 0.06304824
## 57 7.1 3.0 NA 0.42 0.05915493 0.27493614 0.46162656
## 58 4.1 3.0 NA 0.50 0.12195122 0.09168174 0.23757624
## 59 4.8 2.0 NA 0.48 0.10000000 0.12566016 0.28273536
## 60 8.6 7.8 NA 0.46 0.05348837 0.40337784 0.64798974
## 61 5.7 1.5 NA 0.64 0.11228070 0.17720046 0.43201134
## 62 6.3 8.4 NA 0.70 0.11111111 0.21646926 0.52380216
## 63 7.0 7.4 NA 0.32 0.04571429 0.26724600 0.40337784
## 64 8.3 7.4 NA 0.42 0.05060241 0.37572606 0.58990464
## 65 5.3 7.0 NA 0.40 0.07547170 0.15320286 0.29064366
## 66 4.3 6.7 NA 0.46 0.10697674 0.10084446 0.23757624
## 67 6.6 7.6 NA 0.60 0.09090909 0.23757624 0.50264064
## 68 5.7 7.7 NA 0.54 0.09473684 0.17720046 0.38483424
## 69 5.2 3.0 NA 0.48 0.09230769 0.14747616 0.31502304
## 70 5.5 8.4 NA 0.48 0.08727273 0.16498350 0.34038414
## 71 2.6 0.0 NA 0.32 0.12307692 0.03686904 0.09620856
## 72 7.1 6.4 NA 0.36 0.05070422 0.27493614 0.43201134
## 73 4.3 5.9 NA 0.38 0.08837209 0.10084446 0.20965176
## 74 4.1 0.5 NA 0.32 0.07804878 0.09168174 0.17720046
## 75 8.0 2.0 NA 0.78 0.09750000 0.34905600 0.77234094
## 76 5.1 3.5 NA 0.76 0.14901961 0.14185854 0.43201134
## 77 6.7 1.0 NA 0.54 0.08059701 0.24483006 0.48191544
## 78 8.3 8.1 NA 0.48 0.05783133 0.37572606 0.62442846
## 79 8.2 8.3 NA 0.48 0.05853659 0.36672696 0.61281144
## 80 6.6 7.2 NA 0.78 0.11818182 0.23757624 0.60130350
## 81 5.7 1.0 NA 0.56 0.09824561 0.17720046 0.39405150
## 82 11.3 7.3 NA 0.56 0.04955752 0.69642126 1.08430974
## 83 6.4 1.0 NA 0.64 0.10000000 0.22339584 0.50264064
## 84 5.5 6.2 NA 0.44 0.08000000 0.16498350 0.32336766
## 85 4.4 5.3 NA 0.68 0.15454545 0.10558944 0.33182136
## 86 7.0 6.2 NA 0.96 0.13714286 0.26724600 0.75941496
## 87 6.5 0.0 NA 0.78 0.12000000 0.23043150 0.58990464
## 88 8.4 2.8 NA 0.88 0.10476191 0.38483424 0.89358336
## 89 7.0 0.0 NA 0.90 0.12857143 0.26724600 0.72129150
## 90 2.0 4.4 NA 0.34 0.17000000 0.02181600 0.07466526
## 91 4.0 0.3 NA 0.96 0.24000000 0.08726400 0.42235776
## 92 5.0 0.5 NA 0.94 0.18800000 0.13635000 0.51316686
## 93 4.1 6.4 NA 0.62 0.15121951 0.09168174 0.28273536
## 94 1.8 0.0 NA 0.54 0.30000000 0.01767096 0.11044350
## 95 4.8 5.8 NA 0.58 0.12083333 0.12566016 0.32336766
## 96 5.7 5.9 NA 0.80 0.14035088 0.17720046 0.51316686
## 97 1.9 4.3 NA 0.56 0.29473684 0.01968894 0.12047886
## 98 10.0 1.4 NA 1.02 0.10200000 0.54540000 1.24356654
## 99 5.1 1.6 NA 0.78 0.15294118 0.14185854 0.44177400
## 100 4.1 6.8 NA 0.32 0.07804878 0.09168174 0.17720046
## 101 3.2 1.3 NA 0.46 0.14375000 0.05584896 0.16498350
## 102 1.7 1.0 NA 0.32 0.18823529 0.01576206 0.05939406
## 103 12.9 12.0 NA 0.56 0.04341085 0.90760014 1.34435646
## 104 2.5 1.7 NA 0.42 0.16800000 0.03408750 0.11540664
## 105 1.5 1.3 NA 0.56 0.37333333 0.01227150 0.10084446
## 106 18.9 7.6 NA 0.56 0.02962963 1.94822334 2.56823406
## 107 7.0 1.4 NA 0.60 0.08571429 0.26724600 0.54540000
## 108 8.8 6.6 35 0.80 0.09090909 0.42235776 0.89358336
## 109 7.4 2.7 5 0.82 0.11081081 0.29866104 0.72129150
## 110 3.2 5.0 NA 0.38 0.11875000 0.05584896 0.14185854
## 111 3.1 5.3 NA 0.58 0.18709677 0.05241294 0.19634400
## 112 10.9 2.4 5 0.70 0.06422018 0.64798974 1.13094144
## 113 10.2 6.5 NA 0.68 0.06666667 0.56743416 1.00877184
## 114 3.6 0.8 NA 0.66 0.18333333 0.07068384 0.25966494
## 115 4.8 5.7 NA 0.34 0.07083333 0.12566016 0.23043150
## 116 5.9 1.2 60 0.42 0.07118644 0.18985374 0.34905600
## 117 2.5 5.0 5 0.18 0.07200000 0.03408750 0.06304824
## 118 9.6 4.5 50 0.68 0.07083333 0.50264064 0.92172600
## 119 11.1 7.0 10 0.62 0.05585586 0.67198734 1.09974456
## 120 4.7 6.5 NA 0.72 0.15319149 0.12047886 0.37572606
## 121 8.4 5.5 10 0.68 0.08095238 0.38483424 0.75941496
## 122 8.2 11.5 NA 0.38 0.04634146 0.36672696 0.55636254
## 123 3.2 5.4 5 0.42 0.13125000 0.05584896 0.15320286
## 124 2.9 1.2 40 0.60 0.20689655 0.04586814 0.18985374
## 125 4.8 1.2 0 0.60 0.12500000 0.12566016 0.33182136
## 126 4.1 4.5 NA 0.58 0.14146342 0.09168174 0.26724600
## 127 4.5 6.0 NA 0.50 0.11111111 0.11044350 0.26724600
## 128 5.2 3.1 20 0.92 0.17692308 0.14747616 0.52380216
## 129 7.0 6.6 35 0.72 0.10285714 0.26724600 0.61281144
## 130 5.2 1.4 35 0.48 0.09230769 0.14747616 0.31502304
## 131 4.7 6.0 40 0.34 0.07234043 0.12047886 0.22339584
## 132 6.4 0.4 35 0.60 0.09375000 0.22339584 0.48191544
## 133 3.7 0.0 45 0.42 0.11351351 0.07466526 0.18347256
## 134 7.5 8.6 NA 0.52 0.06933333 0.30678750 0.55636254
## 135 4.1 6.0 NA 0.56 0.13658537 0.09168174 0.25966494
## 136 3.7 0.0 5 0.38 0.10270270 0.07466526 0.17103744
## 137 4.4 5.8 20 0.46 0.10454545 0.10558944 0.24483006
## 138 6.3 5.6 15 0.44 0.06984127 0.21646926 0.39405150
## 139 4.0 2.0 10 0.54 0.13500000 0.08726400 0.24483006
## 140 3.4 1.5 NA 0.68 0.20000000 0.06304824 0.25219296
## 141 8.6 7.7 NA 0.76 0.08837209 0.40337784 0.83860704
## 142 7.7 4.1 NA 0.84 0.10909091 0.32336766 0.77234094
## 143 2.6 1.5 90 0.36 0.13846154 0.03686904 0.10558944
## 144 8.0 4.4 65 0.84 0.10500000 0.34905600 0.81177336
## 145 5.4 7.3 30 0.46 0.08518518 0.15903864 0.32336766
## 146 2.4 1.0 NA 0.26 0.10833333 0.03141504 0.07466526
## 147 4.5 1.0 NA 0.34 0.07555556 0.11044350 0.20965176
## 148 2.7 1.0 NA 0.26 0.09629630 0.03975966 0.08726400
## 149 2.7 0.5 NA 0.28 0.10370370 0.03975966 0.09168174
## 150 6.2 3.5 0 0.50 0.08064516 0.20965176 0.41281326
## 151 4.7 4.0 5 0.26 0.05531915 0.12047886 0.19634400
## 152 6.9 3.0 15 0.54 0.07826087 0.25966494 0.50264064
## 153 5.0 3.0 10 0.22 0.04400000 0.13635000 0.20294334
## 154 3.8 2.0 10 0.14 0.03684210 0.07875576 0.11044350
## 155 2.5 0.0 0 0.48 0.19200000 0.03408750 0.13095054
## 156 20.1 4.0 25 0.76 0.03781094 2.20347054 3.11537934
## 157 2.2 0.0 0 0.32 0.14545454 0.02639736 0.07875576
## 158 3.4 1.0 5 0.40 0.11764706 0.06304824 0.15903864
## 159 7.3 4.0 45 0.36 0.04931507 0.29064366 0.45164574
## 160 4.5 3.5 0 0.40 0.08888889 0.11044350 0.23043150
## 161 5.3 2.5 40 0.60 0.11320755 0.15320286 0.37572606
## 162 7.1 2.5 20 0.76 0.10704225 0.27493614 0.64798974
## 163 4.0 0.0 NA 0.54 0.13500000 0.08726400 0.24483006
## 164 4.2 2.5 NA 0.18 0.04285714 0.09620856 0.14185854
## 165 3.6 0.5 10 0.36 0.10000000 0.07068384 0.15903864
## 166 3.7 0.0 10 0.36 0.09729730 0.07466526 0.16498350
## 167 1.9 0.5 15 0.22 0.11578947 0.01968894 0.04908600
## 168 2.7 0.0 0 0.30 0.11111111 0.03975966 0.09620856
## 169 7.4 3.5 5 0.84 0.11351351 0.29866104 0.73389024
## 170 3.3 1.5 0 0.28 0.08484849 0.05939406 0.12047886
## 171 3.7 1.0 0 0.26 0.07027027 0.07466526 0.13635000
## 172 3.1 3.5 5 0.44 0.14193548 0.05241294 0.15320286
## 173 3.1 0.5 15 0.06 0.01935484 0.05241294 0.06304824
## 174 4.0 5.0 NA 0.34 0.08500000 0.08726400 0.17720046
## 175 4.0 3.5 35 0.26 0.06500000 0.08726400 0.15320286
## 176 5.7 5.0 0 0.34 0.05964912 0.17720046 0.29866104
## 177 4.8 0.0 15 0.44 0.09166667 0.12566016 0.26724600
## 178 5.5 3.0 15 0.50 0.09090909 0.16498350 0.34905600
## 179 4.6 0.5 40 0.08 0.01739130 0.11540664 0.13635000
## 180 8.7 4.0 45 1.02 0.11724138 0.41281326 1.03865976
## 181 4.7 0.0 40 0.34 0.07234043 0.12047886 0.22339584
## 182 8.4 5.6 55 0.66 0.07857143 0.38483424 0.74659806
## 183 7.1 11.9 60 0.48 0.06760563 0.27493614 0.49222350
## 184 6.5 7.9 60 0.32 0.04923077 0.23043150 0.35783694
## 185 5.3 7.4 60 0.26 0.04905660 0.15320286 0.23757624
## 186 5.9 8.6 75 0.26 0.04406780 0.18985374 0.28273536
## 187 8.3 4.5 40 0.44 0.05301205 0.37572606 0.60130350
## 188 3.0 2.5 55 0.12 0.04000000 0.04908600 0.07068384
## 189 3.0 2.0 35 0.42 0.14000000 0.04908600 0.14185854
## 190 3.0 0.0 70 0.28 0.09333333 0.04908600 0.10558944
## 191 6.8 3.0 30 0.40 0.05882353 0.25219296 0.42235776
## 192 6.8 5.5 70 0.32 0.04705882 0.25219296 0.38483424
## 193 9.0 4.5 20 0.64 0.07111111 0.44177400 0.81177336
## 194 6.0 5.0 15 0.36 0.06000000 0.19634400 0.33182136
## 195 3.0 2.0 5 0.28 0.09333333 0.04908600 0.10558944
## 196 7.3 5.0 25 0.44 0.06027397 0.29064366 0.49222350
## 197 7.3 5.5 35 0.44 0.06027397 0.29064366 0.49222350
## 198 2.4 2.5 10 0.18 0.07500000 0.03141504 0.05939406
## 199 7.0 5.0 70 0.08 0.01142857 0.26724600 0.29866104
## 200 7.6 5.0 25 0.42 0.05526316 0.31502304 0.51316686
## 201 4.1 3.0 50 0.18 0.04390244 0.09168174 0.13635000
## 202 3.2 2.0 65 0.18 0.05625000 0.05584896 0.09168174
## 203 2.7 0.5 5 0.46 0.17037037 0.03975966 0.13635000
## 204 3.9 1.0 10 0.44 0.11282051 0.08295534 0.20294334
## 205 3.9 5.0 40 0.34 0.08717949 0.08295534 0.17103744
## 206 4.3 3.0 30 0.28 0.06511628 0.10084446 0.17720046
## 207 5.8 0.0 25 0.30 0.05172414 0.18347256 0.29064366
## 208 4.5 0.5 20 0.26 0.05777778 0.11044350 0.18347256
## 209 7.0 3.5 55 0.40 0.05714286 0.26724600 0.44177400
## 210 7.4 4.0 40 0.60 0.08108108 0.29866104 0.58990464
## 211 7.1 3.0 15 0.52 0.07323944 0.27493614 0.51316686
## 212 2.1 0.5 35 0.18 0.08571429 0.02405214 0.04908600
## 213 7.0 2.5 50 0.36 0.05142857 0.26724600 0.42235776
## 214 4.7 3.5 65 0.14 0.02978723 0.12047886 0.15903864
## 215 6.7 3.0 40 0.26 0.03880597 0.24483006 0.34905600
## 216 4.7 4.0 50 0.36 0.07659575 0.12047886 0.23043150
## 217 3.1 0.0 30 0.16 0.05161290 0.05241294 0.08295534
## 218 3.4 0.0 25 0.22 0.06470588 0.06304824 0.11044350
## 219 4.6 4.0 100 0.08 0.01739130 0.11540664 0.13635000
## 220 3.9 2.0 20 0.48 0.12307692 0.08295534 0.21646926
## 221 3.5 2.0 10 0.32 0.09142857 0.06681150 0.14185854
## 222 5.0 2.5 20 0.46 0.09200000 0.13635000 0.29064366
## 223 2.0 1.0 80 0.22 0.11000000 0.02181600 0.05241294
## 224 4.9 4.0 65 0.44 0.08979592 0.13095054 0.27493614
## 225 3.5 4.0 15 0.18 0.05142857 0.06681150 0.10558944
## 226 6.6 6.0 60 0.46 0.06969697 0.23757624 0.43201134
## 227 6.1 4.0 10 0.62 0.10163934 0.20294334 0.46162656
## 228 6.8 5.0 40 0.42 0.06176471 0.25219296 0.43201134
## 229 3.9 2.0 5 0.44 0.11282051 0.08295534 0.20294334
## 230 3.8 3.5 35 0.38 0.10000000 0.07875576 0.17720046
## 231 4.2 3.0 15 0.48 0.11428571 0.09620856 0.23757624
## 232 3.6 4.0 45 0.20 0.05555556 0.07068384 0.11540664
## 233 4.1 0.0 NA 0.50 0.12195122 0.09168174 0.23757624
## 234 3.2 1.0 NA 0.42 0.13125000 0.05584896 0.15320286
## 235 2.9 0.0 NA 0.44 0.15172414 0.04586814 0.14185854
## 236 2.2 1.0 NA 0.34 0.15454545 0.02639736 0.08295534
## 237 4.0 0.0 NA 0.56 0.14000000 0.08726400 0.25219296
## 238 7.4 3.0 25 0.66 0.08918919 0.29866104 0.62442846
## 239 5.5 2.0 5 0.58 0.10545454 0.16498350 0.38483424
## 240 4.3 3.0 5 0.42 0.09767442 0.10084446 0.22339584
## 241 4.9 2.0 45 0.18 0.03673469 0.13095054 0.18347256
## 242 13.2 17.5 NA 0.26 0.01969697 0.95030496 1.14670350
## 243 5.4 2.5 55 0.18 0.03333333 0.15903864 0.21646926
## 244 3.7 2.0 5 0.22 0.05945946 0.07466526 0.12566016
## 245 5.1 4.0 0 0.26 0.05098039 0.14185854 0.22339584
## 246 8.2 5.0 0 0.44 0.05365854 0.36672696 0.58990464
## 247 2.5 0.5 30 0.18 0.07200000 0.03408750 0.06304824
## 248 6.0 4.0 0 0.40 0.06666667 0.19634400 0.34905600
## 249 7.7 6.0 0 0.50 0.06493507 0.32336766 0.56743416
## 250 7.0 5.0 10 0.60 0.08571429 0.26724600 0.54540000
## 251 6.4 7.5 10 0.38 0.05937500 0.22339584 0.37572606
## 252 3.8 0.5 35 0.36 0.09473684 0.07875576 0.17103744
## 253 2.4 1.0 45 0.24 0.10000000 0.03141504 0.07068384
## 254 7.3 3.5 40 0.52 0.07123288 0.29064366 0.53454654
## 255 8.0 4.0 60 0.44 0.05500000 0.34905600 0.56743416
## 256 3.6 0.5 45 0.30 0.08333333 0.07068384 0.14185854
## 257 3.1 0.0 5 0.40 0.12903226 0.05241294 0.14185854
## 258 8.2 3.5 20 0.62 0.07560976 0.36672696 0.69642126
## 259 6.5 4.5 15 0.58 0.08923077 0.23043150 0.48191544
## 260 2.4 0.5 20 0.20 0.08333333 0.03141504 0.06304824
## 261 2.3 3.0 30 0.20 0.08695652 0.02885166 0.05939406
## 262 2.0 3.5 20 0.16 0.08000000 0.02181600 0.04275936
## 263 2.1 3.0 40 0.18 0.08571429 0.02405214 0.04908600
## 264 7.1 8.1 10 0.50 0.07042253 0.27493614 0.50264064
## 265 6.9 6.0 20 0.44 0.06376812 0.25966494 0.45164574
## 266 3.5 0.5 NA 0.56 0.16000000 0.06681150 0.21646926
## 267 3.3 0.0 15 0.32 0.09696970 0.05939406 0.13095054
## 268 3.1 0.5 35 0.26 0.08387097 0.05241294 0.10558944
## 269 3.4 1.0 15 0.26 0.07647059 0.06304824 0.12047886
## 270 8.3 2.5 15 0.54 0.06506024 0.37572606 0.65993400
## 271 2.2 0.0 5 0.34 0.15454545 0.02639736 0.08295534
## 272 5.5 3.0 15 0.34 0.06181818 0.16498350 0.28273536
## 273 2.7 0.0 55 0.56 0.20740741 0.03975966 0.16498350
## 274 2.2 1.0 10 0.38 0.17272727 0.02639736 0.09168174
## 275 6.7 7.2 55 0.48 0.07164179 0.24483006 0.45164574
## 276 7.7 6.7 45 0.48 0.06233766 0.32336766 0.55636254
## 277 3.9 0.0 50 0.16 0.04102564 0.08295534 0.12047886
## 278 7.9 4.0 70 0.44 0.05569620 0.34038414 0.55636254
## 279 2.9 0.0 40 0.16 0.05517241 0.04586814 0.07466526
## 280 3.1 0.0 5 0.22 0.07096774 0.05241294 0.09620856
## 281 2.9 0.5 10 0.38 0.13103448 0.04586814 0.12566016
## 282 3.0 0.5 10 0.34 0.11333333 0.04908600 0.12047886
## 283 6.9 4.0 10 0.60 0.08695652 0.25966494 0.53454654
## 284 7.8 5.0 35 0.44 0.05641026 0.33182136 0.54540000
## 285 16.3 3.0 5 0.40 0.02453988 1.44907326 1.82649006
## 286 11.7 3.0 5 0.50 0.04273504 0.74659806 1.09974456
## 287 9.1 23.5 NA 0.18 0.01978022 0.45164574 0.54540000
## 288 2.8 2.0 40 0.04 0.01428571 0.04275936 0.04908600
## 289 2.7 0.0 10 0.48 0.17777778 0.03975966 0.14185854
## 290 4.4 1.5 25 0.50 0.11363636 0.10558944 0.25966494
## 291 6.0 1.0 95 0.40 0.06666667 0.19634400 0.34905600
## BAI RGR_BA
## 1 0.056808864 0.61963117
## 2 0.077141376 0.80181406
## 3 0.042115788 0.85800000
## 4 0.023212224 0.73888889
## 5 0.031894992 0.86508876
## 6 0.067247820 0.58270321
## 7 0.090743652 0.39379882
## 8 0.017278272 0.71836735
## 9 0.059514048 0.68200000
## 10 0.041886720 0.31986672
## 11 0.068065920 0.37098692
## 12 0.057114288 0.29088889
## 13 0.056448900 0.84489796
## 14 0.118493604 0.33113855
## 15 0.013089600 1.42011834
## 16 0.080053812 0.30829658
## 17 0.052063884 0.45113422
## 18 0.079639308 0.58408000
## 19 0.093536100 0.43209877
## 20 0.015020316 1.91250000
## 21 0.012566016 1.60000000
## 22 0.002323404 0.03685121
## 23 0.050438592 0.35555556
## 24 0.018292716 0.09970273
## 25 0.046337184 0.50541344
## 26 0.020943360 0.14201183
## 27 0.048006108 0.19035467
## 28 0.027520884 0.60000000
## 29 0.047002572 0.29554184
## 30 0.014802156 0.83765432
## 31 0.050929452 0.21437098
## 32 0.034152948 0.51118367
## 33 0.019928916 1.26435986
## 34 0.081853632 0.98671926
## 35 0.027520884 0.60000000
## 36 0.094037868 0.17952936
## 37 0.032462208 0.23808000
## 38 0.015707520 0.42603550
## 39 0.083817072 0.16675347
## 40 0.041439492 0.29211842
## 41 0.038516148 0.51585099
## 42 0.035047404 0.14752066
## 43 0.060528492 0.20266618
## 44 0.028928016 0.36731302
## 45 0.077370444 0.32566575
## 46 0.040392324 0.15555556
## 47 0.035112852 0.38298632
## 48 0.010569852 0.75703125
## 49 0.036040032 0.32632099
## 50 0.040795920 0.51800554
## 51 0.057234276 0.26439909
## 52 0.050013180 0.39800347
## 53 0.019470780 0.34863281
## 54 0.035047404 0.30368620
## 55 0.017616420 0.21236029
## 56 0.008671860 0.44044321
## 57 0.037338084 0.13580639
## 58 0.029178900 0.31826294
## 59 0.031415040 0.25000000
## 60 0.048922380 0.12128177
## 61 0.050962176 0.28759618
## 62 0.061466580 0.28395062
## 63 0.027226368 0.10187755
## 64 0.042835716 0.11400784
## 65 0.027488160 0.17942328
## 66 0.027346356 0.27117361
## 67 0.053012880 0.22314050
## 68 0.041526756 0.23434903
## 69 0.033509376 0.22721893
## 70 0.035080128 0.21262810
## 71 0.011867904 0.32189349
## 72 0.031415040 0.11426304
## 73 0.021761460 0.21579232
## 74 0.017103744 0.18655562
## 75 0.084656988 0.24253125
## 76 0.058030560 0.40907343
## 77 0.047417076 0.19367342
## 78 0.049740480 0.13238496
## 79 0.049216896 0.13420583
## 80 0.072745452 0.30619835
## 81 0.043370208 0.24475223
## 82 0.077577696 0.11139478
## 83 0.055848960 0.25000000
## 84 0.031676832 0.19200000
## 85 0.045246384 0.42851240
## 86 0.098433792 0.36832653
## 87 0.071894628 0.31200000
## 88 0.101749824 0.26439909
## 89 0.090809100 0.33979592
## 90 0.010569852 0.48450000
## 91 0.067018752 0.76800000
## 92 0.075363372 0.55272000
## 93 0.038210724 0.41677573
## 94 0.018554508 1.05000000
## 95 0.039541500 0.31467014
## 96 0.067193280 0.37919360
## 97 0.020157984 1.02382271
## 98 0.139633308 0.25602000
## 99 0.059983092 0.42283737
## 100 0.017103744 0.18655562
## 101 0.021826908 0.39082031
## 102 0.008726400 0.55363322
## 103 0.087351264 0.09624422
## 104 0.016263828 0.47712000
## 105 0.017714592 1.44355556
## 106 0.124002144 0.06364883
## 107 0.055630800 0.20816327
## 108 0.094245120 0.22314050
## 109 0.084526092 0.28301680
## 110 0.017201916 0.30800781
## 111 0.028786212 0.54921956
## 112 0.096590340 0.14906153
## 113 0.088267536 0.15555556
## 114 0.037796220 0.53472222
## 115 0.020954268 0.16675347
## 116 0.031840452 0.16771043
## 117 0.005792148 0.16992000
## 118 0.083817072 0.16675347
## 119 0.085551444 0.12731109
## 120 0.051049440 0.42372114
## 121 0.074916144 0.19467120
## 122 0.037927116 0.10342058
## 123 0.019470780 0.34863281
## 124 0.028797120 0.62782402
## 125 0.041232240 0.32812500
## 126 0.035112852 0.38298632
## 127 0.031360500 0.28395062
## 128 0.075265200 0.51035503
## 129 0.069113088 0.25861224
## 130 0.033509376 0.22721893
## 131 0.020583396 0.17084654
## 132 0.051703920 0.23144531
## 133 0.021761460 0.29145362
## 134 0.049915008 0.16270222
## 135 0.033596640 0.36644854
## 136 0.019274436 0.25814463
## 137 0.027848124 0.26373967
## 138 0.035516448 0.16407155
## 139 0.031513212 0.36112500
## 140 0.037828944 0.60000000
## 141 0.087045840 0.21579232
## 142 0.089794656 0.27768595
## 143 0.013744080 0.37278107
## 144 0.092543472 0.26512500
## 145 0.032865804 0.20665295
## 146 0.008650044 0.27534722
## 147 0.019841652 0.17965432
## 148 0.009500868 0.23895748
## 149 0.010384416 0.26117970
## 150 0.040632300 0.19380853
## 151 0.015173028 0.12593934
## 152 0.048595140 0.18714556
## 153 0.013318668 0.09768000
## 154 0.006337548 0.08047091
## 155 0.019372608 0.56832000
## 156 0.182381760 0.08277023
## 157 0.010471680 0.39669421
## 158 0.019198080 0.30449827
## 159 0.032200416 0.11079002
## 160 0.023997600 0.21728395
## 161 0.044504640 0.29049484
## 162 0.074610720 0.27137473
## 163 0.031513212 0.36112500
## 164 0.009129996 0.09489796
## 165 0.017670960 0.25000000
## 166 0.018063648 0.24192841
## 167 0.005879412 0.29861496
## 168 0.011289780 0.28395062
## 169 0.087045840 0.29145362
## 170 0.012216960 0.20569330
## 171 0.012336948 0.16523009
## 172 0.020157984 0.38459938
## 173 0.002127060 0.04058273
## 174 0.017987292 0.20612500
## 175 0.013187772 0.15112500
## 176 0.024292116 0.13708833
## 177 0.028317168 0.22534722
## 178 0.036814500 0.22314050
## 179 0.004188672 0.03629490
## 180 0.125169300 0.30321046
## 181 0.020583396 0.17084654
## 182 0.072352764 0.18801020
## 183 0.043457472 0.15806388
## 184 0.025481088 0.11057988
## 185 0.016874676 0.11014596
## 186 0.018576324 0.09784545
## 187 0.045115488 0.12007548
## 188 0.004319568 0.08800000
## 189 0.018554508 0.37800000
## 190 0.011300688 0.23022222
## 191 0.034032960 0.13494810
## 192 0.026528256 0.10519031
## 193 0.073999872 0.16750617
## 194 0.027095472 0.13800000
## 195 0.011300688 0.23022222
## 196 0.040315968 0.13871270
## 197 0.040315968 0.13871270
## 198 0.005595804 0.17812500
## 199 0.006283008 0.02351020
## 200 0.039628764 0.12579640
## 201 0.008933652 0.09744200
## 202 0.007166556 0.12832031
## 203 0.019318068 0.48587106
## 204 0.023997600 0.28928337
## 205 0.017616420 0.21236029
## 206 0.015271200 0.15143321
## 207 0.021434220 0.11682521
## 208 0.014605812 0.13224691
## 209 0.034905600 0.13061224
## 210 0.058248720 0.19503287
## 211 0.047646144 0.17329895
## 212 0.005006772 0.20816327
## 213 0.031022352 0.11608163
## 214 0.007711956 0.06401086
## 215 0.020845188 0.08514146
## 216 0.021990528 0.18252603
## 217 0.006108480 0.11654527
## 218 0.009479052 0.15034602
## 219 0.004188672 0.03629490
## 220 0.026702784 0.32189349
## 221 0.015009408 0.22465306
## 222 0.030858732 0.22632000
## 223 0.006119388 0.28050000
## 224 0.028797120 0.21990837
## 225 0.007755588 0.11608163
## 226 0.038887020 0.16368228
## 227 0.051736644 0.25493147
## 228 0.035963676 0.14260381
## 229 0.023997600 0.28928337
## 230 0.019688940 0.25000000
## 231 0.028273536 0.29387755
## 232 0.008944560 0.12654321
## 233 0.029178900 0.31826294
## 234 0.019470780 0.34863281
## 235 0.019198080 0.41854935
## 236 0.011311596 0.42851240
## 237 0.032985792 0.37800000
## 238 0.065153484 0.21815194
## 239 0.043970148 0.26651240
## 240 0.024510276 0.24305030
## 241 0.010504404 0.08021658
## 242 0.039279708 0.04133379
## 243 0.011486124 0.07222222
## 244 0.010198980 0.13659606
## 245 0.016307460 0.11495579
## 246 0.044635536 0.12171327
## 247 0.005792148 0.16992000
## 248 0.030542400 0.15555556
## 249 0.048813300 0.15095294
## 250 0.055630800 0.20816327
## 251 0.030466044 0.13637695
## 252 0.018456336 0.23434903
## 253 0.007853760 0.25000000
## 254 0.048780576 0.16783637
## 255 0.043675632 0.12512500
## 256 0.014234940 0.20138889
## 257 0.017889120 0.34131113
## 258 0.065938860 0.17980369
## 259 0.050296788 0.21827219
## 260 0.006326640 0.20138889
## 261 0.006108480 0.21172023
## 262 0.004188672 0.19200000
## 263 0.005006772 0.20816327
## 264 0.045540900 0.16564174
## 265 0.038396160 0.14786809
## 266 0.029931552 0.44800000
## 267 0.014311296 0.24095500
## 268 0.010635300 0.20291363
## 269 0.011486124 0.18217993
## 270 0.056841588 0.15128466
## 271 0.011311596 0.42851240
## 272 0.023550372 0.14274380
## 273 0.025044768 0.62990398
## 274 0.013056876 0.49462810
## 275 0.041363136 0.16894631
## 276 0.046598976 0.14410525
## 277 0.007504704 0.09046680
## 278 0.043195680 0.12690274
## 279 0.005759424 0.12556480
## 280 0.008759124 0.16711759
## 281 0.015958404 0.34791914
## 282 0.014278572 0.29088889
## 283 0.054976320 0.21172023
## 284 0.042715728 0.12873110
## 285 0.075483360 0.05209078
## 286 0.070629300 0.09460150
## 287 0.018750852 0.04151673
## 288 0.001265328 0.02959184
## 289 0.020419776 0.51358025
## 290 0.030815100 0.29183884
## 291 0.030542400 0.15555556fgrow$SPP <- factor(fgrow$SPP)plot.design(RGR_BA ~ TRT + SPP, data = fgrow)
with(fgrow, {
interaction.plot(x.factor = TRT, trace.factor = SPP, response = RGR_BA, col = SPP, type = "l")
interaction.plot(x.factor = SPP, trace.factor = TRT, response = RGR_BA, type = "l")
})
coplot(RGR_BA ~ TRT | SPP, data = fgrow)
fit.lm <- gls(RGR_BA ~ TRT + SPP, data = fgrow)
summary(fit.lm)## Generalized least squares fit by REML
## Model: RGR_BA ~ TRT + SPP
## Data: fgrow
## AIC BIC logLik
## -25.33818 7.470846 21.66909
##
## Coefficients:
## Value Std.Error t-value p-value
## (Intercept) 0.28039743 0.03953870 7.091721 0.0000
## TRTM 0.08919380 0.03757840 2.373539 0.0183
## TRTMBB 0.10751397 0.03629896 2.961902 0.0033
## TRTMH 0.26572644 0.03429005 7.749375 0.0000
## SPPIC -0.04360384 0.04418557 -0.986834 0.3246
## SPPPP -0.13041367 0.04143543 -3.147395 0.0018
## SPPSP 0.04690868 0.05532157 0.847927 0.3972
## SPPWF -0.04058310 0.04895887 -0.828922 0.4078
##
## Correlation:
## (Intr) TRTM TRTMBB TRTMH SPPIC SPPPP SPPSP
## TRTM -0.353
## TRTMBB -0.225 0.228
## TRTMH -0.340 0.274 0.261
## SPPIC -0.753 0.124 -0.023 0.022
## SPPPP -0.856 0.198 0.017 0.155 0.710
## SPPSP -0.580 0.024 0.000 0.004 0.516 0.552
## SPPWF -0.698 0.059 0.031 0.131 0.586 0.642 0.464
##
## Standardized residuals:
## Min Q1 Med Q3 Max
## -2.3973543 -0.5048980 -0.1049808 0.3198045 6.6373511
##
## Residual standard error: 0.2124311
## Degrees of freedom: 291 total; 283 residualvif(fit.lm)## GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
## TRT 1.108863 3 1.017372
## SPP 1.108863 4 1.013001fit.ts.varts <- gls(RGR_BA ~ TRT + SPP, data = fgrow, weights = varIdent(form= ~ 1 | TRT * SPP))
summary(fit.ts.varts)## Generalized least squares fit by REML
## Model: RGR_BA ~ TRT + SPP
## Data: fgrow
## AIC BIC logLik
## -247.1075 -145.035 151.5537
##
## Variance function:
## Structure: Different standard deviations per stratum
## Formula: ~1 | TRT * SPP
## Parameter estimates:
## MH*DF MH*IC MH*PP MH*SP M*DF M*WF M*PP
## 1.0000000 1.4576308 0.3668884 0.6695866 0.6149405 0.7205820 0.2407573
## M*SP M*IC MH*WF MBB*PP MBB*WF MBB*SP MBB*IC
## 0.2868242 0.2997724 0.2641199 0.3225383 0.4796547 1.5605471 0.2999245
## MBB*DF BB*IC BB*PP BB*DF BB*WF BB*SP
## 0.4536731 0.2559668 0.1670258 0.4297481 0.3674384 0.3110696
##
## Coefficients:
## Value Std.Error t-value p-value
## (Intercept) 0.28705057 0.03674939 7.811030 0.0000
## TRTM 0.07175715 0.02229504 3.218525 0.0014
## TRTMBB 0.09414749 0.02190368 4.298251 0.0000
## TRTMH 0.15588280 0.02883815 5.405438 0.0000
## SPPIC -0.09722350 0.03928538 -2.474801 0.0139
## SPPPP -0.11866974 0.03706706 -3.201488 0.0015
## SPPSP 0.01268888 0.04675953 0.271365 0.7863
## SPPWF -0.04036238 0.04393557 -0.918672 0.3590
##
## Correlation:
## (Intr) TRTM TRTMBB TRTMH SPPIC SPPPP SPPSP
## TRTM -0.149
## TRTMBB -0.115 0.113
## TRTMH -0.084 0.089 0.072
## SPPIC -0.911 0.051 -0.011 0.054
## SPPPP -0.980 0.108 0.071 0.048 0.900
## SPPSP -0.753 -0.078 0.062 -0.004 0.703 0.747
## SPPWF -0.814 0.070 0.041 -0.080 0.753 0.806 0.631
##
## Standardized residuals:
## Min Q1 Med Q3 Max
## -2.1870046 -0.6300459 -0.1097347 0.6945861 3.2640914
##
## Residual standard error: 0.3965949
## Degrees of freedom: 291 total; 283 residualvif(fit.ts.varts)## GVIF Df GVIF^(1/(2*Df))
## TRT 1.172307 3 1.02685
## SPP 1.172307 4 1.02007fit.all <- lm(RGR_BA ~ TRT + SPP + P_NP + HTCB_2013, data = fgrow)
step(fit.all)## Start: AIC=-919.79
## RGR_BA ~ TRT + SPP + P_NP + HTCB_2013
##
## Df Sum of Sq RSS AIC
## - P_NP 1 0.04071 11.558 -920.76
## <none> 11.517 -919.79
## - SPP 4 0.49870 12.016 -915.45
## - HTCB_2013 1 0.94232 12.459 -898.90
## - TRT 3 2.47054 13.987 -869.23
##
## Step: AIC=-920.76
## RGR_BA ~ TRT + SPP + HTCB_2013
##
## Df Sum of Sq RSS AIC
## <none> 11.558 -920.76
## - SPP 4 0.5179 12.075 -916.00
## - HTCB_2013 1 1.2134 12.771 -893.71
## - TRT 3 3.4121 14.970 -851.48##
## Call:
## lm(formula = RGR_BA ~ TRT + SPP + HTCB_2013, data = fgrow)
##
## Coefficients:
## (Intercept) TRTM TRTMBB TRTMH SPPIC
## 0.34364 0.14277 0.14107 0.29695 -0.06985
## SPPPP SPPSP SPPWF HTCB_2013
## -0.10242 0.03387 -0.06157 -0.02326fit.tsh.vart <- gls(RGR_BA ~ TRT + SPP + HTCB_2013, data = fgrow, weights = varIdent(form= ~ 1 | TRT))
fit.tsh.varts <- gls(RGR_BA ~ TRT + SPP + HTCB_2013, data = fgrow, weights = varIdent(form= ~ 1 | TRT * SPP))
anova(fit.lm, fit.ts.varts, fit.tsh.vart, fit.tsh.varts)## Warning in nlme::anova.lme(object = fit.lm, fit.ts.varts, fit.tsh.vart, :
## fitted objects with different fixed effects. REML comparisons are not
## meaningful.## Model df AIC BIC logLik Test L.Ratio
## fit.lm 1 9 -25.33818 7.47085 21.66909
## fit.ts.varts 2 28 -247.10748 -145.03496 151.55374 1 vs 2 259.76930
## fit.tsh.vart 3 13 -199.68550 -152.34071 112.84275 2 vs 3 77.42198
## fit.tsh.varts 4 29 -276.33119 -170.71589 167.16560 3 vs 4 108.64569
## p-value
## fit.lm
## fit.ts.varts <.0001
## fit.tsh.vart <.0001
## fit.tsh.varts <.0001summary(fit.tsh.varts)## Generalized least squares fit by REML
## Model: RGR_BA ~ TRT + SPP + HTCB_2013
## Data: fgrow
## AIC BIC logLik
## -276.3312 -170.7159 167.1656
##
## Variance function:
## Structure: Different standard deviations per stratum
## Formula: ~1 | TRT * SPP
## Parameter estimates:
## MH*DF MH*IC MH*PP MH*SP M*DF M*WF M*PP
## 1.0000000 1.5051485 0.3679334 0.6143909 0.6542700 0.6808192 0.2351947
## M*SP M*IC MH*WF MBB*PP MBB*WF MBB*SP MBB*IC
## 0.2332114 0.2219982 0.3193851 0.2642631 0.3108690 1.5800078 0.3721179
## MBB*DF BB*IC BB*PP BB*DF BB*WF BB*SP
## 0.4024366 0.2614348 0.1753458 0.3603972 0.3533538 0.2843501
##
## Coefficients:
## Value Std.Error t-value p-value
## (Intercept) 0.3434559 0.03237293 10.609357 0.0000
## TRTM 0.1049747 0.02000095 5.248487 0.0000
## TRTMBB 0.1083215 0.01903608 5.690328 0.0000
## TRTMH 0.1938328 0.02852053 6.796253 0.0000
## SPPIC -0.1287969 0.03442755 -3.741099 0.0002
## SPPPP -0.1012269 0.03167377 -3.195921 0.0016
## SPPSP -0.0014012 0.03981628 -0.035192 0.9720
## SPPWF -0.0731301 0.03822907 -1.912946 0.0568
## HTCB_2013 -0.0179040 0.00243431 -7.354873 0.0000
##
## Correlation:
## (Intr) TRTM TRTMBB TRTMH SPPIC SPPPP SPPSP SPPWF
## TRTM -0.034
## TRTMBB -0.073 0.157
## TRTMH -0.034 0.129 0.110
## SPPIC -0.888 -0.076 -0.002 0.020
## SPPPP -0.926 0.073 0.053 0.039 0.863
## SPPSP -0.746 -0.151 0.046 -0.025 0.708 0.743
## SPPWF -0.792 0.007 -0.021 -0.062 0.730 0.779 0.624
## HTCB_2013 -0.265 -0.270 -0.143 -0.153 0.141 -0.040 0.072 0.098
##
## Standardized residuals:
## Min Q1 Med Q3 Max
## -2.15973095 -0.67467093 -0.05701475 0.72228586 3.09657487
##
## Residual standard error: 0.3776155
## Degrees of freedom: 291 total; 282 residualanova(fit.tsh.varts)## Denom. DF: 282
## numDF F-value p-value
## (Intercept) 1 1373.4108 <.0001
## TRT 3 25.8902 <.0001
## SPP 4 9.7093 <.0001
## HTCB_2013 1 54.0942 <.0001plot(fit.tsh.varts)
std.res <- residuals(fit.tsh.varts, type = "pearson")
hist(std.res)
qqnorm(std.res)
plot(y = std.res, x = fgrow$TRT)
plot(y = std.res, x = fgrow$SPP)
plot(y = std.res, x = fgrow$HTCB_2013)
fgrow %>%
group_by(TRT, SPP) %>%
summarize(mean_RGR_BA = mean(RGR_BA)) %>%
ggplot() +
geom_point(aes(x = TRT, y = mean_RGR_BA, group = SPP, col = SPP)) +
geom_line(aes(x = TRT, y = mean_RGR_BA, group = SPP, col = SPP))
fgrow %>%
group_by(SPP, TRT) %>%
summarize(mean_RGR_BA = mean(RGR_BA)) %>%
ggplot() +
geom_point(aes(x = SPP, y = mean_RGR_BA, group = TRT, col = TRT)) +
geom_line(aes(x = SPP, y = mean_RGR_BA, group = TRT, col = TRT))
fgrow %>%
ggplot() +
geom_boxplot(aes(x = SPP, y = HTCB_2013))
fgrow %>%
filter(SPP == "DF" & HTCB_2013 > 15)## COMP GAP COMPGAP TRT TREE_ID SPP STATUS_2018 DBH_2018 HEIGHT_2018
## 1 400 H 400H BB 3 DF L 14.5 66
## 2 400 H 400H BB 57 DF L 10.0 50
## HTCB_2018 PVCS_2018 COMMENTS_2018 P_NP DBH_2013 HTCB_2013 PVCS_2013
## 1 19 0 NP 13.2 17.5 NA
## 2 26 0 NP 9.1 23.5 NA
## ANN_INC RGR BA_2013 BA_2018 BAI RGR_BA
## 1 0.26 0.01969697 0.9503050 1.146704 0.03927971 0.04133379
## 2 0.18 0.01978022 0.4516457 0.545400 0.01875085 0.04151673sample_size <-
fgrow %>%
group_by(TRT, SPP) %>%
count()
sample_size## # A tibble: 20 x 3
## # Groups: TRT, SPP [20]
## TRT SPP n
## <fct> <fct> <int>
## 1 BB DF 12
## 2 BB IC 29
## 3 BB PP 74
## 4 BB SP 9
## 5 BB WF 22
## 6 M DF 10
## 7 M IC 8
## 8 M PP 10
## 9 M SP 6
## 10 M WF 10
## 11 MBB DF 4
## 12 MBB IC 12
## 13 MBB PP 21
## 14 MBB SP 3
## 15 MBB WF 5
## 16 MH DF 10
## 17 MH IC 19
## 18 MH PP 16
## 19 MH SP 7
## 20 MH WF 4 ggplot(sample_size) +
geom_col(aes(x = TRT, y = n, group = SPP, fill = SPP))